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内容目录
内容目录
模型的择时表现定量分析 3
模型如何表达多空观点? 3
模型能用在哪些方面? 5
模型是如何搭建和训练的 5
变量选择与数据处理 5
提取信息含量最多的变量作为择时因子 6
择时因子的选取 7
手搓只有一个参数的神经网络模型 7
模型训练环节 9
模型的训练过程及结果 10
模型预测效果能够长期稳定吗? 12
用更少的特征变量重新训练模型 12
简化版模型的表现 13
风险提示 13
图表目录
图表目录
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 4
图3.模型累计多空回报和回撤 5
图4.部分备选因子及对应IC和ICIR值 7
图5.Sigmoid函数图像 8
图6.“豆粕小模型”的择时信号 9
图7.混淆矩阵 11
图8.模型滚动训练预测结果 12
图9.简化版滚动训练预测结果 13
模型的择时表现定量分析
模型如何表达多空观点?
我们利用中高频经济数据进行机器学习模型训练,最终呈现了较好的利率择时效果,其结果是未来10年国债利率上行的概率。在定量分析中,我们选取输出概率值的5日移动平均作为择时信号(????????????),以确保稳健性。当????????????≥60%,未来利率可能有上升趋势;????????????40%,则认为未来利率有下降趋势。
根据模型输出的概率信号和5日移动平均,择时信号相对稳定,信号持续的平均
时间较长。我们采用滚动训练预测方式,以2021年至2023年2月的数据为训练
集,获得了从2023年3月3日到2025年3月18日的输出结果(模型在作出预测观点时,并未在训练数据中见过结果时间段的数据)。
图1.模型择时信号及择时效果图
数据来源:,
其次从择时区间以及准确度来看,2023年3月至今,模型形成择时区间21个,
预测方向正确的天数总和515天,错误天数总和150天,胜率为77.44%。在形成
的21个择时区间中,方向正确13个,方向错误8个,区间胜率61.90%。正确区间平均长度39.62天,错误区间平均18.75天,说明模型具有较好的方向纠错能力。
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。
图2.择时区间统计分析
序号
开始日期
结束日期
方向
天数
区间变
动(bp)
最大回撤
(bp)
方向是否
正确
1
2023-03-09
2023-03-29
看多
20
-2.20
-
正确
2
2023-03-31
2023-05-06
看空
36
-12.17
12.17
错误
3
2023-05-09
2023-05-31
看空
22
-5.33
5.33
错误
4
2023-06-02
2023-06-19
看多
17
-0.75
-
正确
5
2023-06-25
2023-06-29
看空
4
-0.50
0.50
错误
6
2023-07-03
2023-08-24
看多
52
-8.59
2.28
正确
7
2023-08-28
2023-10-25
看空
58
12.15
2.62
正确
8
2023-10-27
2024-03-19
看多
144
-43.32
0.08
正确
9
2024-03-28
2024-04-02
看空
5
-0.99
1.25
错误
10
2024-04-07
2024-05-06
看多
29
1.44
5.93
错误
11
2024-05-08
2024-05-10
看空
2
1.67
-
正确
12
2024-05-13
2024-07-15
看多
63
-3.59
2.47
正确
13
2024-07-18
2024-08-08
看空
21
-8.63
13.96
错误
14
2024-08-12
2024-09-05
看多
24
-11.70
-
正确
15
2024-09-09
2024-10-08
看空
29
6.61
8.86
正确
16
2024-10-10
2025-01-07
看多
89
-53.48
2.20
正确
17
2025-01-09
2025-02-06
看空
28
-4.10
4.10
错误
18
2025-02-11
2025-02-20
看空
9
5.76
-
正确
19
2025-02-28
2025-03-03
看多
3
-1.97
-
正确
20
2025-03-06
2025-03-11
看空
5
13.98
-
正确
21
2025-03-13
2025-03-
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