• 国债期货择时逻辑指标涵盖国债期货指标、利率利差、现券与资金及宏观流动性四大类，共计5260个初始指标，涵盖多频率日度和高频宏观指标，广泛覆盖市场、资金与宏观层面 [page::4][page::5][page::6]

- 指标样本外表现分析显示，整体上两年期国债期货的指标表现优于五年期，五年期又优于十年期。具体来看，两年期指标夏普率为正的占比最高，多空策略中多头策略总体表现更佳，空头在市场下行期表现优异 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

• 指标筛选采用三维度标准（样本长度、数据重复率、Spearman显著性）后做滚动标准化和基于样本内PCA降维，控制因子最终用于预测建模，降维因子解释能力达90%以上 [page::11]

- 线性回归模型基于不同窗口划分样本内外，对三大品种国债期货进行多元线性回归预测，控制最大降维因子数目为64，五年期国债期货表现最好，2022全年来看十债期货夏普率最高达2.95，五年期2.88，两年期略逊色 [page::14][page::15][page::16]

• 机器学习模型创新引入波动率调整收益率作为预测目标，设计三种损失函数：均方误差(MSE)、夏普率损失和信息比率损失，将预测收益率问题转为直接优化仓位管理，以目标年化波动率5%进行仓位缩放 [page::12][page::13]

- 机器学习模型结合LSTM并自定义损失函数，在样本外验证和测试集均取得优异策略表现。五年期国债期货基于加入仓位缩放的MSE模型夏普率高达4.16，十年期最优模型为夏普损失函数模型夏普2.75，两年期夏普率2.73，表现优于不加仓位的基准模型

• 多模型仓位均值策略进一步提升综合收益风险比，三模型组合策略夏普率分别达十债3.05，五债4.75，两债2.24，明显优于单模型 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

• 多策略多品种组合以九子策略等权组合为主，优化组合年化收益6.6%、年化波动率2.1%、最大回撤0.7%、夏普率3.09，表现稳健突出，为国债期货量化择时和仓位管理提供了重要应用范例和实证基础 [page::20][page::21]

国债期货量化系列三：择时模型仓位管理优化方法探究—深度分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《国债期货量化系列三：择时模型仓位管理优化方法探究》

- 作者：王冬黎（金工首席分析师）

• 发布机构：上海东证期货有限公司（东证衍生品研究院）

- 发布日期：2022年12月18日

• 研究主题：围绕中国国债期货市场，致力于择时模型的优化，重点探讨逻辑择时指标池的丰富与细化以及基于机器学习模型（特别是LSTM）自定义损失函数下的仓位管理优化方法。

- 核心论点与贡献：
- 继前序研究对国债期货量价因子的系统挖掘后，本篇进一步完善逻辑指标池；
- 深入分析了逻辑指标的样本内外表现与多空收益特性；
- 对比了线性回归与机器学习模型在不同损失函数和仓位控制框架下的策略效果；
- 提出并实证了基于波动率调整收益率的LSTM模型损失函数自定义，显著提升了策略夏普比率表现；
- 构建多策略多品种的组合模型，实现收益风险显著优化，测试集夏普率达3.09，年化收益6.6%，最大回撤仅0.7%。

• 风险提示：强调量化模型基于历史数据，存在失效风险，并非绝对有效。

- 相关系列报告：《国债期货量化系列一：国债期货量价因子挖掘》、《国债期货量化系列二：国债期货择时因子合成》[page::0]

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二、逐章节深度解读

1. 国债期货择时逻辑指标（第4-6页）

• 指标体系构建：

- 本报告重点区分“逻辑指标”与前文“算法因子”，逻辑指标具有明确经济含义，包括国债期货指标（如期债基差、量价）、利率利差指标（如中债利率利差、活跃券利差）、现券与资金指标（CFETS市场成交数据）及广泛的宏观与流动性指标。
- 指标总数庞大达到5260条，涵盖日频（现券、货币市场）、月频（财政收支等宏观指标）、分钟级数据（价格波动率、峰度、偏度等）等不同频率层级。

• 数据处理流程详解：

- 因指标发布周期差异大，数据经过公布日期调整、前值填充、差分计算等预处理。
- 对不同频率指标分别采用基于彭博经济日历调整滞后期数，保证数据同步性和可用性。
- 所有指标经过滚动标准化处理（基于一年窗口），为后续模型使用提供统一尺度。

• 指标筛选及预处理规则：

- 初步筛选要求至少1年数据，数据重复低于30%，Spearman相关显著性达到0.1置信水平，之后使用滚动窗口PCA进行降维，选取90%解释方差的主成分。

图表1与图表2清晰归纳了逻辑指标类别及详细指标来源，数量与计算模块分布，体现了指标体系的宏大与多样化。图表3则展示了基于不同指标类别的可得性处理方法[page::4][page::5][page::6]

2. 全部指标滚动窗口预测效果分析（第7-11页）

• 建模框架：

- 采用两年期滚动窗口线性回归，使用标准化指标单因子预测国债期货日度收益率，分样本内和样本外考察预测准确性。
- 样本外考察区间为2022年1月至11月，筛选标准为有效预测比例>20%，且为正夏普率策略指标。

• 指标表现总结：

- 综合指标样本外表现排序为两年期国债期货 > 五年期 > 十年期；
- 因子表现分大类看，利差因子、资金市场因子、量价因子在不同期货品种上均表现较优。
- 多头策略表现优于空头策略，空头策略在市场下行期表现较好，符合市场上涨期持多头趋势和下跌期择时空头逻辑。

• 细分指标表现：

- 图表4-6展示了不同国债期货品种的大类因子指标夏普率为正的占比，显示两年期品种表现活跃且占比普遍较高；
- 图表7-12详细分解了全样本和样本外的多空头策略指标数量和比例，确认多头信号优于空头，尤其是在五年期国债期货上多头有效指标占比达81%。

• 年份拆解：

- 通过图表13-15，报告强调逻辑指标在市场下行阶段空头表现优异，如2017年、2020年波动加剧和熊市阶段，空头夏普为正指标占比较大，体现策略在不同市场状态下均有适应能力。

• 指标筛选与降维：

- 从5260个指标中，经过筛选后剩余315个，高度相关指标进行主成分分析，构建解释能力90%的降维因子共123个，为多因子回归和机器学习模型输入提供有效变量。

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3. 机器学习模型损失函数自定义与建模（第12-13页）

• 创新点：

- 引入波动率调整后的收益率作为预测目标，利用20日滚动年化波动率做标准化，有效减少了由价格波动率簇集效应带来的噪音，提升因子对真实趋势的解释力度。
- 设计并实现基于LSTM模型自定义损失函数，涵盖传统MSE、夏普率和信息比率目标，直接针对仓位管理的收益风险优化问题。

• 理论公式解读：

- MSE损失为历史样本预测波动率调整收益率的平方误差和；
- 夏普损失函数对应负夏普比率公式，信息比率损失函数对应负信息比率，均为训练期望最优的风险调整收益；
- 仅夏普率和信息比率损失考虑仓位范围，直接用于仓位优化，MSE只进行收益率预测，仓位后续缩放处理。

• 建模细节：

- 仓位目标波动率设置为5%年化，通过验证集表现作动态缩放保证实际波动率约为5%，对风险控制有保障。
- 采用滚动标准化和PCA降维输入；
- 机器学习样本划分与线性回归不同，设有训练、验证和测试集（训练至2021.06，验证2021.07-2022.06，测试2022.07-2022.12）。
- 策略交易采用T+1日收盘价执行，杠杆控制为两年期10倍，五年及十年期5倍。

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4. 策略结果分析（第14-21页）

4.1 线性模型滚动窗口预测（第14-16页）

• 三个不同窗口划分均测试样本外表现，线性回归因子降维解释能力约63%-73%；五年期国债期货在策略表现及稳定性上均优于十年期和两年期；

- 十年期测试集（2022全年度）夏普最高2.95，年化收益5.9%，最大回撤0.8%；五年期夏普最高2.88，年化8.0%；

• 两年期因子表现较弱，夏普约1.5-1.8，年化收益率低；

- 多窗口净值趋势图（图表20-24）直观体现了策略净值持续上升趋势，验证模型有效性。

4.2 不同损失函数的机器学习模型表现（第16-21页）

• 策略以夏普率衡量，测试集上加入仓位管理的MSE损失函数模型平均夏普最高；

- 十年期国债期货夏普率最好的是夏普损失仓位优化模型（2.75），五年期及两年期国债期货以加入仓位缩放的MSE损失模型表现最优（夏普率分别达4.16和2.73）；

• 三种模型仓位平均进一步提升组合效果，十债、五债、两债夏普均分别达到3.05、4.75、2.24，显示模型融合带来协同效应；

- 策略净值曲线形态（图表27-38）清晰展示三种损失函数下策略净值情况及收益风险指标表明，基于机器学习的仓位管理较无仓位策略有显著提升。

4.3 多策略多品种混合组合策略（第20-21页）

• 组合包括国债期货三品种基于三种仓位管理模型的九个子策略；

- 权重分配采用等权、验证集波动率倒数、验证集夏普率赋权三种方式；

• 以等权组合为代表，测试集年化收益6.6%，波动率2.1%，最大回撤0.7%，夏普3.09，胜率53%，盈亏比1.53，表现稳健；

- 组合表现优于单一策略，说明策略多元化及分散化带来收益风险改善。

4.4 关键数据指标示例：

• 十年期国债线性回归测试集净值最高夏普接近3，年化收益5.9%，最大回撤仅0.8%；

- 机器学习MSE加仓位模型下五年期国债期货年化收益高达18.2%，夏普比率4.16，盈亏比1.78；

• 多策略组合净值波动极低且稳步提升，证明模型在现实交易及风险控制上的可行性。

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5. 风险提示（第21页）

• 报告明确指出所提出量化模型均基于历史数据，存在失效风险，投资者需谨慎对待历史表现，不能盲目信赖；

- 未特殊给出缓解措施，但可依赖多策略组合与动态仓位管理机制降低过度拟合与单一风险暴露风险。

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三、图表深度解读

• 图表4-6 展示不同期货品种各大类指标在测试集的夏普率正占比。核心揭示两年期国债期货因子有效率最高（70%-72%正夏普指标），五年期次之，十年期最低（约5%-55%区间），暗示短期限期期货择时因子更有效。

• 图表7-12 清晰展现各品种多头、空头策略指标夏普率为正的占比，显示多头因子显著优于空头，尤其是五年期国债期货多头指标占比达89%，空头占比稍弱。验证多头策略优越性，同时表明空头策略多集中在震荡或下跌时期。
• 图表13-15 从年份维度分析多空头策略指标表现，结合国债期货收益率走势，空头策略在熊市明显表现优异，如2017年、2020年间空头夏普为正因子占比大幅提升，表现出逻辑因子对市场不同阶段的择时适应度。
• 图表16 指标筛选与降维数据表明，尽管初擎指标宏大逾5千条，初筛后仅315个进入实质模型阶段，解释能力由PCA降维进一步浓缩至约123维，兼顾因子多样性和模型稳健性。
• 图表20-25 不同期货品种的线性回归模型样本外净值数据直观展示了策略稳定增长态势，其中五年期表现最优。
• 图表27-38 不同损失函数的机器学习模型表现差异鲜明，加入仓位管理显著提高收益风险指标，特别是五年期国债的MSE损失加仓位模型夏普率超4.7。
• 图表39-40 多策略多品种组合的净值增长充分证明模型多元化及仓位优化的综合优势，年化收益6.6%，回撤严格控制在0.7%，风险收益俱佳。
• 图表41-46 展示不同因子池降维主成分及权重明细，从国债期货指标、利率利差到CFETS现券及宏观流动性指标，详细呈现主成分背后的关键指标，体现构建模型时对因子经济含义和贡献度的衡量[page::2][page::4][page::5][page::7][page::9][page::11][page::15][page::16][page::17][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26]

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四、估值分析

• 本报告不涉及传统意义上的估值（如公司价值估算等），其重点在于国债期货竞争性择时策略构建及优化。

- 估值方法论体现为对未来收益的预测准确性与风险调整后表现的提升（夏普率、信息比率指标），并通过机器学习、线性回归以及损失函数自定义等技术框架，优化模型收益和风险。

• 波动率调整的收益率理念与仓位管理机制，是重要“估值”优化手段，有效实现风险标准化，加权组合的整体夏普率提升。

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五、风险因素评估

• 报告强调量化模型基于历史数据样本，存在过拟合和未来失效风险；

- 未具体列出宏观与市场异常风险等外部风险，但从多策略、多品种、以及仓位动态管理中体现对策略风险的间接控制；

• 风险缓解主要依靠策略多元化、分散化以及持续验证，兼具回测与前瞻的双重保障机制。

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六、批判性视角与细微差别

• 深度梳理逻辑指标，克服前两篇报告中算法因子偏重的“黑箱”问题，理论与实证结合程度高；

- 模型创新在于将预测收益率目标转化为波动率标准化后的仓位优化，体现对风险控制的高度重视；

• 但样本时间段相对较短，主要集中在2020-2022年，模型可能对当前市场结构的特殊性过度拟合；

- 对非线性机器学习模型，样本有限且窗口划分有限，可能影响泛化能力及稳定性；

• 损失函数设计虽有创新，但实际交易成本、滑点、流动性冲击等未深入探讨，未来需补充；

- 风险提示部分较为简单，未对外部宏观政策变动等系统风险做具体量化及应对策略细化；

• 报告中各因子降维权重复杂且重叠，模型解释性虽提升，但对应具体经济含义的深度解析不足。

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七、结论性综合

本报告全面系统地构建并优化了国债期货择时量化模型，重点在于扩展和利用逻辑指标体系，结合滚动回归多因子分析与机器学习模型的创新自定义损失函数框架，实现了策略预测能力和仓位管理优化。实证结果显示：

• 两年期国债期货择时指标在样本外表现最为优异，利差、资金市场和量价指标贡献突出；

- 多头策略整体优于空头策略，市场下行期空头策略表现出色，策略在不同市场环境均具有较强适应性；

• 机器学习中以波动率调整的收益率作为目标大幅提升解释能力和策略夏普比率，其中MSE加仓位管理的模型表现最佳，五年期国债期货的夏普率最高可达4.75；

- 多策略多品种组合策略有效分散风险，保持年化收益6.6%，最大回撤低至0.7%，夏普率超3，体现量化模型的稳健和有效性；

• 图表和表格详尽体现了指标体系构建、样本内外预测表现、不同模型策略表现及组合优越性，为量化择时研究和实际交易提供重要依据和技术路径。

总的来看，报告呈现了国债期货量化择时的最新研究进展，充分结合经济逻辑与先进统计学习技术，同时注重风险调整，推动了市场择时策略向更科学、精准和动态的方向发展，具备较强的实用价值与理论指导意义。[page::0][page::4][page::7][page::9][page::11][page::14][page::17][page::20][page::21][page::22]

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附录

报告还包含期货走势评级体系、公司背景介绍及详尽免责声明，强调研究基于历史数据，模型可能失效，投资风险需自行承担，确保投资者理解报告结论的适用范围及约束条件。

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图表举例（Markdown格式引用）：

• 图表4：十年期国债期货各大类因子测试集夏普率为正指标占比

• 图表20：线性回归模型样本外净值（十年期国债期货）

• 图表27：不同损失函数下三大品种测试集策略效果对比（夏普率）

• 图表39：多策略多品种组合策略净值

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以上分析全面细致，结合文本与图表提供深入解读，力求客观中立，帮助读者精准把握本报告的核心内容、数据实证及结论实用性。

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