固收专题报告：量化｜纠结怎么办？看看模型怎么说

请阅读最后一页的重要声明！ 量化｜纠结怎么办？看看模型怎么说 证券研究报告 分析师 孙彬彬 SAC 证书编号：S0160525020001 sunbb@ctsec.com 分析师 隋修平 SAC 证书编号：S0160525020003 suixp@ctsec.com 相关报告 1. 《当下债市四个问题与二季度债市展望》 2025-03-18 2. 《信用 | 城投融资有哪些新变化？》 2025-03-18 3. 《信用 | 大幅波动，如何配置？》 2025-03-17 核心观点 ❖ 数据喜忧参半，资金不松不紧，央行宽松也暂不明确，市场又进入纠结状态。怎么办？不妨看看模型怎么说。 大模型固然好，但逃不开“过拟合”问题，如果想从模型的准确性、稳健性和可解释性入手，机器学习也能提供较好结果。 ❖ 结果怎么样？模型预测胜率 77.44%，区间胜率 61.90%，且正确区间平均长度39.62 天，错误区间平均 18.75 天，说明模型具有良好的方向纠错能力。择时回报上，正确区间择时回报合计 165.77bp，错误区间损失合计 36.36bp，正确区间产生的最大回撤 8.86bp。前瞻性上，我们的模型结果能平均提前 5~10 天捕捉到多空转换。 ❖ 稳健性怎么样？为了检测更长周期模型择时能力的稳定性，我们剔除了一些发布时间较短的因子，将可用数据集拉长到 2015 年，重新训练出的模型在近10 年的多轮债市周期中，同样表现出了较好的择时能力。 ❖ 有哪些应用场景？该模型凭借其较好的利率择时能力，根据具体应用场景优化后，可以融入到债券投资策略、资产配置策略的构建，以及债券投资风险控制领域。 ❖ 有哪些技术细节需要注意？在模型训练和使用中，模型参数需要由近期的数据训练得到，参数的有效期大约为 2 个月左右，超过时间模型输出结果会出现漂移（模型只输出看多或者看空，并不再变化），所以需要不断的滚动训练以更新模型参数；另外训练过程中，要谨慎的处理因子共线性问题。 ❖ 风险提示：模型失效风险、因子失效风险、数据质量风险 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 2 固收专题报告/证券研究报告 1 模型的择时表现定量分析 ....................................................................................................................... 3 1.1 模型如何表达多空观点？ ................................................................................................................... 3 1.2 模型能用在哪些方面？ ....................................................................................................................... 5 2 模型是如何搭建和训练的 ....................................................................................................................... 5 2.1 变量选择与数据处理 ........................................................................................................................... 5 2.2 提取信息含量最多的变量作为择时因子 ........................................................................................... 6 2.3 择时因子的选取 ................................................................................................................................... 7 2.4 手搓只有一个参数的神经网络模型 ................................................................................................... 7 2.5 模型训练环节 ....................................................................................................................................... 9 2.6 模型的训练过程及结果 ..................................................................................................................... 10 3 模型预测效果能够长期稳定吗？ ......................................................................................................... 12 3.1 用更少的特征变量重新训练模型 ..................................................................................................... 12 3.2 简化版模型的表现 ............................................................................................................................. 13 4 风险提示 ................................................................................................................................................. 13 图 1. 模型择时信号及择时效果图 ................................................................................................................. 3 图 2. 择时区间统计分析 ............