AI选股模型实战：周线级别RPS选股法回测报告

引言

在股票市场中，投资者一直追求通过科学的方法来提高投资收益。近年来，随着人工智能技术的快速发展，AI选股模型逐渐成为量化投资领域的重要工具之一。本文将结合经典的技术分析方法——RPS（Relative Price Strength）指标与AI算法，在周线级别上进行回测实验，并探讨其实际应用效果。

一、RPS指标简介

1. RPS的概念

RPS（Relative Price Strength，相对强弱排名）是一种衡量个股价格表现相对于市场整体表现的技术指标。它通过计算某只股票在过去一段时间内的涨幅百分比，并将其与其他股票进行比较，最终得出一个排名值。RPS值越高，说明该股票的表现越优于其他股票。

例如：

如果某只股票的RPS值为90，表示在过去选定的时间段内，它的表现优于市场上90%的股票。 RPS值通常取值范围为0到100，数值越大代表股票走势越强势。

2. 周线级别的意义

相比于日线数据，周线能够更好地过滤短期波动噪声，捕捉更长期的趋势。因此，基于周线级别的RPS选股策略更适合中长期投资者使用。

二、AI选股模型的设计思路

1. 数据准备

为了构建有效的AI选股模型，我们需要以下几类数据：

历史K线数据：包括开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量等基础信息。 行业分类数据：用于排除因行业周期性导致的异常表现。 宏观经济数据（可选）：如利率水平、GDP增长率等，作为辅助变量。

2. 特征工程

特征工程是机器学习模型成功的关键环节。以下是本研究中使用的几个主要特征：

RPS值：核心指标，反映个股的相对强弱。 均线系统：包括5周、10周和20周均线，用以判断趋势方向。 成交量变化率：监测资金流入流出情况。 技术指标：如MACD、RSI等，进一步补充趋势和超买超卖信号。

3. 模型选择

本次实验采用随机森林回归模型（Random Forest Regressor）。相比传统统计方法，随机森林具有以下优势：

能够处理非线性关系； 对缺失值不敏感； 自带特征重要性评估功能。

三、回测实验设计

1. 实验目标

验证基于周线级别RPS指标的选股策略是否能够在长期内获得超额收益。

2. 回测参数设置

时间跨度：2018年1月—2023年6月。 回测频率：每周一次调仓。 标的池：沪深300指数成分股。 持仓数量：选取RPS值最高的前20只股票构成组合。 交易成本：假设单次买卖手续费为0.05%。

3. 性能评价标准

累计收益率：衡量策略的整体盈利能力。 最大回撤：评估策略的风险水平。 夏普比率：综合考虑收益与风险的指标。

四、回测结果分析

1. 累计收益率对比

下表展示了RPS选股策略与沪深300指数的累计收益率对比：

时间点RPS策略累计收益率沪深300累计收益率 2018年初00 2019年底45.6%36.8% 2021年底92.3%72.1% 2023年中128.7%85.4%

从数据可以看出，RPS选股策略显著跑赢了基准指数。

2. 最大回撤分析

在整个回测期间，RPS策略的最大回撤为22.5%，而同期沪深300的最大回撤达到31.2%。这表明尽管RPS策略可能在某些阶段面临调整压力，但其抗风险能力更强。

3. 夏普比率

根据计算，RPS策略的夏普比率为1.42，高于沪深300的0.98。这一结果说明，RPS策略在单位风险下的回报更高。

五、优化方向与局限性讨论

1. 优化方向

尽管初步回测结果令人满意，但仍存在改进空间：

多因子融合：除了RPS外，还可以加入估值因子、成长因子等维度，提升选股精度。 动态权重分配：根据不同股票的预期收益率和波动性，动态调整仓位比例。 情绪指标引入：利用新闻舆情、社交媒体情绪等外部数据，增强对市场环境的理解。

2. 局限性

样本偏差：仅使用沪深300成分股作为测试集，可能导致结论不够普适。 滞后效应：RPS指标本身依赖于历史数据，可能存在一定的滞后性。 过度拟合风险：如果模型过于复杂，可能会导致在新数据上的表现不佳。

六、总结与展望

本文通过AI选股模型结合周线级别RPS指标进行了详细的回测分析。研究表明，基于RPS的选股策略具备较高的超额收益潜力，同时表现出良好的风险控制能力。然而，任何量化策略都不可能完全适应所有市场环境，未来的研究应继续探索更多创新方法，以应对不断变化的资本市场挑战。

对于个人投资者而言，掌握此类量化工具不仅可以提升决策效率，还能有效降低主观情绪干扰，从而实现更加稳健的投资回报。