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1、前言
　　本篇報(bào)告為光大固收?qǐng)F(tuán)隊(duì)量化學(xué)習(xí)筆記的第二篇，我們通過構(gòu)建包含宏觀經(jīng)濟(jì)、貨幣政策、市場(chǎng)情緒等指標(biāo)在內(nèi)的輸入變量來豐富模型的學(xué)習(xí)維度，在長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的基礎(chǔ)上，引入門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRU）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和注意力機(jī)制（ATT）構(gòu)建多層混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來嘗試優(yōu)化預(yù)測(cè)效能。通過評(píng)估和對(duì)比不同模型對(duì)十年期國(guó)債收益率的中、長(zhǎng)期走勢(shì)預(yù)測(cè)效果，最終得到最優(yōu)模型，并基于此最優(yōu)模型給出2026年各月的國(guó)債收益率走勢(shì)預(yù)測(cè)。
　　2、何為混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
　　混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指整合了多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型。這類模型通過多層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接力式思考，融合不同類型網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)模型學(xué)習(xí)能力和性能的提升。在金融時(shí)間序列分析上，常見的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合包括CNN-GRU-ATT、CNN-LSTM-ATT等。其中，CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）具備捕捉局部短期特征的能力，能夠?qū)W習(xí)短時(shí)間內(nèi)的波動(dòng)規(guī)律；GRU（門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和LSTM（長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）均屬于具有時(shí)序記憶功能的RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的變體，擅長(zhǎng)學(xué)習(xí)長(zhǎng)期趨勢(shì)的特征；ATT（注意力機(jī)制）則能調(diào)節(jié)模型注意力權(quán)重，使其聚焦于重要的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。
　　3、研究設(shè)計(jì)
　　本篇研究的核心思路是將單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比，構(gòu)建多個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行訓(xùn)練，評(píng)估各模型對(duì)不同時(shí)間區(qū)間十年期國(guó)債收益率的預(yù)測(cè)效果并選取最優(yōu)模型。相較于《基于堆疊LSTM模型的十年期國(guó)債收益率預(yù)測(cè)——量化學(xué)習(xí)筆記之一》中所采用的方法，本文具有以下幾點(diǎn)創(chuàng)新和優(yōu)化：
　　第一，實(shí)現(xiàn)多維輸入和多維輸出的時(shí)間序列預(yù)測(cè)，綜合宏觀、政策、市場(chǎng)等多層次信息對(duì)國(guó)債收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)；
　　第二，引入混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建多種不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合，從預(yù)測(cè)方向和預(yù)測(cè)數(shù)值兩個(gè)維度分別評(píng)估不同網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)表現(xiàn)，優(yōu)選最佳模型；
　　第三，相比于常見的短期日度收益率變化預(yù)測(cè)，本次研究聚焦于十年期國(guó)債收益率中長(zhǎng)期的趨勢(shì)，給出未來一月至全年的收益率走勢(shì)。
　　4、研究結(jié)論
　　通過上述實(shí)驗(yàn)，得到以下核心結(jié)論：
　　第一，單一GRU模型的綜合預(yù)測(cè)表現(xiàn)最佳；
　　第二，預(yù)測(cè)時(shí)間跨度越長(zhǎng)，最優(yōu)模型針對(duì)收益率變化方向預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性越高；
　　第三，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注模型針對(duì)收益率變化方向的預(yù)測(cè)而非具體數(shù)值。
　　最優(yōu)模型預(yù)測(cè)：相較于2026年1月末，2月末的十年期國(guó)債收益率將下行約3個(gè)BP；相較于2025年底，2026年底十年期國(guó)債收益率將下行約6個(gè)BP。
　　5、風(fēng)險(xiǎn)提示
　　模型存在預(yù)測(cè)誤差；模型存在過擬合風(fēng)險(xiǎn)；模型預(yù)測(cè)完全基于歷史數(shù)據(jù)，當(dāng)市場(chǎng)發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化時(shí)適應(yīng)性不足。