国债期货量化系列三：择时模型仓位管理优化方法探究

创建于 2025-04-29T15:38:59.697553+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:09.508996+08:00

摘要

本报告深入研究国债期货择时逻辑指标池的拓展及优化，基于滚动窗口线性和机器学习模型比较因子预测能力，提出自定义损失函数的LSTM仓位管理方法，显著提升策略夏普率。通过多品种多策略融合，最终实现年化收益6.6%、最大回撤0.7%、夏普率3.09的稳健组合表现，为国债期货择时与仓位管理提供系统性框架和实证支持。[page::0][page::7][page::12][page::14][page::20][page::21]

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