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今年3月，我們團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一個(gè)勝率接近80%的模型，從發(fā)布至今得到廣泛關(guān)注，上半年的波段中，除了5月由于換券等因素導(dǎo)致模型短期失效，其余區(qū)間勝率100%。但與此同時(shí)，也收到了很多投資者的建議，例如模型靈敏性、因子多樣性、勝率的提升空間等，因此我們進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化嘗試，得到了一套更準(zhǔn)確的利率擇時(shí)模型。
　　改進(jìn)后的模型有哪些優(yōu)點(diǎn)？第一，模型的勝率更高。模型預(yù)測方向正確天數(shù)總和684天，錯(cuò)誤天數(shù)34天，勝率95.26%，累計(jì)收益177.45bp。從2021年6月30日至2025年7月11日，僅考慮資本利得的情況下，策略凈值為1.16，樣本外測試集區(qū)間，策略凈值為1.11。2023年3月至今形成擇時(shí)區(qū)間21個(gè)，其中方向正確18個(gè)，方向錯(cuò)誤3個(gè)，區(qū)間勝率85.71%。正確區(qū)間平均長度38天，錯(cuò)誤區(qū)間平均長度11.33天，模型的正確率和糾錯(cuò)能力均有所提升。
　　第二，回撤控制更好。模型正確區(qū)間內(nèi)的最大回撤為8.29bp，全樣本區(qū)間最大回撤8.32bp，較初代模型表現(xiàn)有所提升。
　　第三，模型的左側(cè)效果較好。我們依舊使用5日移動(dòng)平均結(jié)果作為擇時(shí)信號，可以提前5-10天捕捉到利率的多空轉(zhuǎn)換。
　　第四，模型結(jié)果依舊穩(wěn)健，較少出現(xiàn)反復(fù)。尤其5日移動(dòng)平均結(jié)果極少出現(xiàn)與波段方向背離的現(xiàn)象。
　　第五，模型的震蕩區(qū)間控制較好，絕大多數(shù)時(shí)刻可以發(fā)出明確擇時(shí)信號，僅有10.6%的預(yù)測結(jié)果發(fā)出40%-60%區(qū)間的震蕩信號。
　　模型做了哪些優(yōu)化？首先我們豐富了因子集。我們從前期模型的231個(gè)宏觀和微觀中高頻經(jīng)濟(jì)變量擴(kuò)充至278個(gè)，同時(shí)加入技術(shù)因子、機(jī)構(gòu)行為因子以及情緒因子，新增150個(gè)備選因子，共計(jì)428個(gè)因子。
　　其次優(yōu)化了因子選取方式。我們使用SHAP來進(jìn)行因子篩選，計(jì)算每個(gè)窗口因子的SHAP值，來提取平均貢獻(xiàn)較大的因子。進(jìn)一步，我們使用二分法逐步訓(xùn)練測試，選取效果相對較好的因子數(shù)量，最終我們選取151個(gè)因子。
　　最后對算法應(yīng)用及模型訓(xùn)練進(jìn)行優(yōu)化。第一，底層模型使用兩層循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第二，應(yīng)用L2正則化、Dropout等規(guī)避過擬合問題；第三，在結(jié)果輸出階段，我們不再以20個(gè)交易日為重置窗口，而是每個(gè)交易日重新訓(xùn)練后輸出結(jié)果，保證結(jié)果的靈敏性和及時(shí)性。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：模型失效風(fēng)險(xiǎn)；因子失效風(fēng)險(xiǎn)；數(shù)據(jù)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)