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★主要內(nèi)容
　　本文我們探討目標(biāo)收益波動率下的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用，探討多品種量化策略配置框架，基于不同模型進(jìn)行的倉位預(yù)測，得到最優(yōu)配置。
　　模型構(gòu)建方面，我們選擇直接預(yù)測倉位，解釋變量基于相關(guān)量價、基差、宏觀和利率期限結(jié)構(gòu)特征。采用深度學(xué)習(xí)模型（自編碼器，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，門循環(huán)單元，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）結(jié)合的方式，探討建模流程。
　　報告比較了特征分類PCA降維以及單特征回歸挑選顯著特征進(jìn)行SAE降維之后，再將降維后的新特征放入深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練兩種降維方法：對于十年期國債期貨（T）來說，PCA降維總體效果優(yōu)于SAE；對于五年期國債期貨（TF）來說，對夏普損失優(yōu)化模型SAE降維總體效果優(yōu)于PCA，對均方誤差損失優(yōu)化模型PCA降維總體效果優(yōu)于SAE；對于國債期貨價差（2TF-T）來說，PCA降維總體效果優(yōu)于SAE。
　　混合模型策略方面，報告推薦采用多模型混合策略：資金分配70%于T的SAE+LSTM_GRU均方誤差損失優(yōu)化模型（T交易最活躍），資金分配15%于TF的PCA+GRU均方誤差損失優(yōu)化模型，以及資金分配15%于2TF-T的LSTM均方誤差損失優(yōu)化模型。我們將2015-9-9至2022-10-20的混合策略表現(xiàn)作為其初始集，將未參與策略挑選的2022-10-20至2023-3-8的混合策略表現(xiàn)作為跟蹤集，并將混合品種投資（1/3 T+1/3 TF+1/3 (2TF-T)）作為比較的業(yè)績基準(zhǔn)。我們可以看見混合策略在2倍，2.5倍以及3倍杠桿下，初始集上的夏普比率均為1.28，優(yōu)于業(yè)績基準(zhǔn)的0.63；在跟蹤集上的夏普比率分別為1.31，1.33，1.34，優(yōu)于業(yè)績基準(zhǔn)的0.32，混合策略整體凈值曲線也較為平滑。
　　★風(fēng)險提示
　　量化模型有效性基于歷史數(shù)據(jù)得出，不排除失效的可能。