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>> 華西證券-量化研究報(bào)告:基于Chatgpt研發(fā)的國債期貨策略-230512
上傳日期:   2023/5/12 大小:   1461KB
格式:   pdf  共19頁 來源:   華西證券
評級:   -- 作者:   楊國平,王祥宇,楊兆熙
下載權(quán)限:   無限制-登錄即可下載
投資要點(diǎn):
  國債期貨擇時(shí)策略
  由于國債期貨良好的穩(wěn)定性,同時(shí)存在杠桿和做空屬性,因此國債期貨成為金融市場重要的組成部分。當(dāng)然國債期貨的收益較難預(yù)測。本文將探究通過不同因子構(gòu)建的國債期貨擇時(shí)策略,對國債期貨投資者提供借鑒。
  chatgpt輔助策略開發(fā)
  使用chatgpt對策略代碼進(jìn)行開發(fā)可以有效提升工作效率。我們在整個(gè)策略研發(fā)過程中使用最新的人工智能chatgpt語言模型在因子測算對照、策略開發(fā)以及策略績效驗(yàn)證階段進(jìn)行論證,人工智能語言模型展示了巨大的應(yīng)用潛力。
  從宏觀與技術(shù)因子角度選取因子
  我們從商品、國債、宏觀、動量反轉(zhuǎn)、超買超賣、趨勢、波動、成交量這8個(gè)角度選擇16個(gè)因子探究因子與國債期貨收益的關(guān)系。
  邏輯回歸模型預(yù)測國債期貨收益
  使用邏輯回歸模型對國債期貨收益進(jìn)行預(yù)測,當(dāng)預(yù)測收益為正時(shí)做多,反之做空,原始策略年化收益為15.83%。使用歸一化、更新窗口、刪減因子等方法對策略進(jìn)行優(yōu)化,回測結(jié)果表明,最佳參數(shù)下策略能更有效識別買入賣出時(shí)機(jī),模型的勝率為63.63%,年化收益可達(dá)93.40%。
  風(fēng)險(xiǎn)提示
  系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),模型失效風(fēng)險(xiǎn),模型基于簡化假設(shè)及對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)并不能完全準(zhǔn)確刻畫現(xiàn)實(shí)環(huán)境與預(yù)測未來,僅作為投資參考。
  
 
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