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◆新股上市首日的交易制度：随着年以来科创板和创业板股票注册制的逐步推行，新股在制度方面出现了一系列的变化。对于交易方面影响较大的是，注册制新股上市首日不再设置涨跌幅。

◆新股上市首日的日内交易可行性：由于涨跌幅限制与交易成本的存在，导致很多股票日内交易的平均收益都无法覆盖交易成本。注册制新股首日不设涨跌幅限制，日内波动大幅提升，日内卖出策略可行性提高。

◆简单卖出策略：考虑两类基础的卖出策略，分别为所有新股按固定时间和按照固定涨幅卖出。分别获得最佳的卖出时间以及最佳的卖出涨幅。

◆分类的卖出策略：在简单卖出策略的基础之上，考虑对新股进行分类。在训练集中，通过比较新股日内均价和开盘价的高低，将新股分成两类。在测试集中，对不同类别的股票采取不同的卖出策略。我们通过一些股票特征，使用机器学习中的分类算法，对新股进行分类。

◆新股的特征：考虑以下四大类新股特征：基本信息特征、财务报表相关特征、打新相关特征和股价相关特征，我们共搜集了14个不同的新股特征，通过这些特征对新股进行分类。

◆时间序列交叉验证：使用机器学习对时间序列相关数据进行训练，我们选择了时间序列交叉验证方法。

◆随机森林模型：一种Bagging集成算法。通过随机森林模型对新股进行分类，并分别采用不同的策略进行卖出，相较于简单卖出策略，在多次模拟中有较高的胜率，相对于新股开盘价计算的累积收益率（.51%）也要好于基准（.03%），但优势不够明显。

◆XGBoost模型：一种Boosting集成算法。通过XGBoost对新股进行分类卖出，次模拟后，相对于基准的胜率是%，在业绩表现和稳定性上都是所有模型中最优。最终的累积收益率为.82%。

◆风险提示：本篇报告通过历史数据进行建模，但由于市场具有不确定性，模型仅在统计意义下有望获得投资业绩。另外，本报告不构成任何投资建议。

详细内容请参考广发金融工程近期研究报告：

《新股上市首日卖出策略研究》