深度学习模型介绍 [page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]

• 报告重点介绍堆栈式自编码器（SAE）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）等深度学习模型结构及其特点。

- SAE实现逐层编码训练自动提取特征，LSTM与GRU通过门机制解决传统RNN的长期依赖问题，CNN利用卷积和池化层降维提取局部特征，有效提升时序数据建模能力。

策略设计与数据处理框架 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 以国债期货三品种为标的，采用各自不同时间段划分训练、测试和跟踪数据集。

- 以收益率的20日滚动波动率作归一化调整，输入3372维特征（量价、基差、宏观、利率期限结构等）。

• 引入创新的夏普损失函数与传统均方误差损失函数进行模型训练优化。

- 采取主成分分析（PCA）分类降维与单因子回归显著性挑选后堆栈式自编码器(SAE)进一步降维。

模型结构与参数设置 [page::12][page::13][page::14][page::15]

• 模型结构包括GRU(三层+两层全连接)、LSTM(三层+两层全连接)、LSTM+CNN混合结构、LSTM+GRU混合结构。

- 采用Keras回调和模型保存机制调参，遍历100余种超参数组合，超参数包含神经元数、训练轮数(epoch）、批次大小(batch size）。

• 损失函数选用夏普损失或均方误差，网络各层加入10%随机失活减少过拟合。

模型表现与损失函数对比 [page::15][page::16]

| 品种 | 优化方法 | 模型 | 测试集夏普比率 | 跟踪集夏普比率 |
|------|----------|-------------|----------------|----------------|
| T | 业绩基准 | | 1.02 | 0.83 |
| T | 夏普优化 | LSTM | 1.97 | 1.26 |
| T | 夏普优化 | GRU | 2.31 | 1.67 |
| TF | 夏普优化 | LSTMGRU | 2.76 | 1.20 |
| TF | 均方误差 | GRU | 1.23 | 2.37 |
| 2TF-T | 夏普优化 | LSTMGRU | 2.07 | 1.72 |

• 夏普损失与均方误差损失各有优势，均能显著优于业绩基准。

各期货品种模型表现指标总结 [page::16] - [page::19]

• 十年期国债期货（T）模型夏普比率最高可达2.31，最大回撤控制良好，盈亏比和胜率稳定。

- 五年期国债期货（TF）在测试与跟踪集表现持续稳定，夏普比率提升明显。

• 国债期货价差（2TF-T）整体收益率较低，模型通过有效降维和深度网络提高了夏普比率。

- 各模型均实现了显著的风险调整收益率改善。

不同降维方法比较 [page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27]

• PCA分类降维整体优于SAE降维，但具体效果依模型与品种而异。

- 十年期国债期货偏好PCA降维，五年期国债期货夏普损失下SAE优于PCA，均方误差下PCA更好，国债期货价差PCA优于SAE。

• 不同降维策略配合不同深度学习模型对策略表现有显著影响，需要灵活选择。

混合多模型策略表现 [page::27][page::28][page::29]

• 推荐混合策略组合：70%资金配置于十年期国债期货（SAE+LSTM_GRU，均方误差损失优化模型），15%配置于五年期国债期货（PCA+GRU），15%配置于国债期货价差（LSTM）。

- 杠杆分别取2倍，2.5倍及3倍组合，混合策略的夏普比率明显优于业绩基准。

• 混合策略净值曲线表现平滑，初始集和跟踪集夏普比分别达1.28和1.31以上，风险调整收益率优异。

风险提示 [page::0][page::29]

• 量化策略基于历史数据，未来效用存在失效风险，投资需谨慎，关注模型可能失效带来的潜在损失。

深度分析报告：《国债期货量化系列四：基于多种深度学习模型的策略框架探讨》

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一、元数据与概览

• 报告标题：《国债期货量化系列四：基于多种深度学习模型的策略框架探讨》

- 作者及机构：王冬黎（金融工程首席分析师）、范沁璇（金融工程助理分析师），上海东证期货有限公司东证衍生品研究院

• 发布日期：2023年3月28日

- 主题：应用多种深度学习模型构建国债期货量化交易策略，探讨基于多品种、多模型的仓位预测和策略配置框架，从而实现目标收益波动率下的最优投资组合。

• 核心论点：

- 通过多种深度学习模型（SAE、自编码器，LSTM，GRU，CNN等）结合使用，针对十年期国债期货（T）、五年期国债期货（TF）及国债期货价差（2TF-T）构建预测仓位的量化策略。
- 探讨并对比两种特征降维方法：PCA和堆叠自编码器（SAE），对不同品种的效果进行了分类总结。
- 引入创新性的夏普损失函数进行模型训练，有效规避传统均方误差直接预测收益率的弊端。
- 推荐多模型策略的资金配比，并基于2015-2023年实际数据验证模型的稳健性，夏普比率优于业绩基准，净值曲线平滑。

• 风险提示：

- 量化模型的有效性基于历史数据，存在失效可能。

该报告旨在展示如何利用深度学习模型及优化方法改进国债期货的量化交易策略，在保持风险可控的前提下提升收益表现。[page::0]

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二、逐节深度解读

2.1 深度学习模型介绍

关键论点与模型说明

• 报告介绍了深度学习在时间序列金融数据应用中的四类主流模型：

- 堆叠式自编码器（SAE）：基于多层无监督自编码器进行特征自动抽取和降维，优于传统PCA特征提取。
- 循环神经网络（RNN）：适合处理时序数据，但存在“长期依赖问题”，即难以捕捉远时间点的信息。
- 长短期记忆网络（LSTM）及门控循环单元（GRU）：通过引入门控机制有效解决了RNN的长期依赖问题，GRU结构相比LSTM更简单轻量。
- 卷积神经网络（CNN）：虽然传统用于图像识别，但结合时序数据中局部特征提取和降维有辅助作用。

• 同时引入了随机失活（Dropout）避免过拟合以及全连接层（Dense）进行特征的线性变换和组合。

- 每种模型均附带数学公式和典型结构图（见图表1至7，多为编码-解码结构及节点流程示意）。

重要逻辑与假设

• 采用堆叠自编码器能够在无监督条件下自动抽取高级特征，代替人工特征工程，改善了降维的效果。

- LSTM/GRU因能有效捕获时间序列中长期依赖信息，成为金融时序预测的主流工具。

• CNN虽然主要用于图像领域，但对时间序列中的局部时序模式具有提取作用，常与RNN结合使用。

- Dropout随机失活机制通过打破神经元间共适应性，提升模型泛化能力，缓解过拟合。

以上模型及技术构成了后续量化策略的建模基础。[page::3-8]

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2.2 策略框架介绍

数据与应用说明

• 研究关注十年期（T）、五年期（TF）国债期货及价差（2TF-T），分别设定训练集、测试集、跟踪集区间。

- 目标是基于前五日的多维特征（量价、基差、宏观、利率期限结构）预测当日仓位。

• 采用20日滚动波动率对收益率进行归一化（调整波动率后的收益），使仓位和波动率结合控制杠杆，实现波动率目标约为20%。

- 设定杠杆上限均为2倍；根据训练集的75%分位数对模型输出仓位进行线性伸展转换，控制实际交易仓位范围，缓解实际应用中的不确定性。

特征降维及转换

• 基于3372个原始特征，先采用主成分分析（PCA）和单因子回归筛选显著变量，再分别通过堆叠自编码器（SAE）做进一步降维。

- 创新使用了分类PCA，即对不同类型特征（量价、基差、宏观、利率结构）分别进行PCA，确保解释超过90%的方差。

损失函数设计

• 传统多采用均方误差（MSE）预测价格，但直接预测收益率又容易导致模型失灵。

- 本报告创新地将夏普比率引入为损失函数：自定义“夏普损失”以对收益风险同时优化，计算公式中结合了仓位预测与标准化调整后的真实收益。

• 以MSE损失和夏普损失两种方式分别训练模型，对比效果。

模型结构与调参

• 尝试包括单一模型（LSTM、GRU、CNN）及混合模型（LSTM+CNN，LSTM+GRU）结构，每层采用10% dropout随机失活防止过拟合。

- 调参范围广泛，考虑超过100种超参数组合，对每种组合进行50次训练，选择训练和测试集表现最优模型作为最终方案。

• 使用keras框架回调函数以及模型存储技术进行训练监控和优化。

该章节系统说明了如何从数据预处理、特征降维、损失函数设计、模型选择和调参构建一个完整可行的量化交易机器学习框架。[page::9-13]

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2.3 模型结果分析

损失函数比较

• 以三个品种在训练、测试及跟踪集上的夏普比率为指标，对比夏普损失和均方误差损失训练的模型表现。

- 夏普损失优化模型在提升风险调整后收益方面较传统MSE优越，测试及跟踪集表现明显较基准优异。

• 三个品种的情况不同，总体看来夏普损失和均方误差损失各有优势，结合使用更佳。

个别品种核心结论

• 十年期国债期货（T）：

- 测试集夏普钱最高者为GRU和LSTM模型，均远超业绩基准（1.02）。
- 最大回撤、波动率均维持较低水平，策略收益稳定。

• 五年期国债期货（TF）：

- 训练集表现突出，测试集与跟踪集夏普比率有所下降，但依然高于业绩基准。
- PCA降维后表现整体优于SAE在均方误差损失模型上的效果。

• 国债期货价差（2TF-T）：

- 各种模型夏普比率稳定，波动率较低，适合风险偏好较低的投资者。

降维方法比较

• 十年期国债期货（T）整体PCA降维优于SAE；

- 五年期国债期货（TF）夏普损失模型下SAE优于PCA，但均方误差损失模型反之；

• 国债期货价差（2TF-T）PCA降维整体优于SAE。

- 该结果强调降维方法应结合具体模型和品种实测效果选择。[page::15-27]

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2.4 多模型混合策略构建及绩效

策略构建

• 综合不同品种和不同模型的表现，构建多模型混合策略：

- 70%资金分配于十年期国债期货的SAE+LSTM_GRU均方误差损失模型；
- 15%资金配置于五年期国债期货PCA+GRU均方误差损失模型；
- 15%资金配置于2TF-T的LSTM均方误差损失模型。

杠杆与绩效

• 按照2倍、2.5倍、3倍杠杆不同风险配置进行业绩展示。

- 在2015-2022年整体表现平稳，夏普比率稳定在1.28，高于基准0.63；2022年10月至2023年3月跟踪集表现夏普分别为1.31至1.34，基准仅0.32，表明模型在未参与训练期间仍有效。

• 净值曲线显示混合策略优于单一品种组合和基准，且整体波动更小，表现较为“平滑”。

该部分验证了多模型混合优于单模型且结合杠杆调整可以更好地服务投资者风险收益需求。[page::27-29]

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2.5 风险提示

• 明确指出量化模型基于历史数据，未来可能失效；投资者需注意模型的适用条件和时效性。

- 报告强调模型表现及优化仅供参考，不构成投资建议，所有投资决策需自行承担风险。[page::0,29]

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三、图表深度解读与解析

• 图表1-2（自编码器与堆栈自编码器结构）

分别展示基本自编码器的单层编码解码结构和堆栈式自编码器的多层编码解码过程，通过多层编码层逐步抽取高级特征，提升降维性能，避免人工特征选择问题。[page::3-4]

• 图表3-7（RNN及其变种模型结构）

系统展现传统RNN、LSTM、GRU的单元结构和信息流动机制，细节说明了门的计算和输出机制，有助理解如何解决长期依赖、梯度消失问题。
如图表5（LSTM节点）和图表6（GRU节点）清晰展示了遗忘门、输入门、更新门和重置门等结构。

• 图表8（模型结构设置）

展示了不同模型层的构成，如GRU三层门控循环加两层全连接层，LSTM+CNN结构包含卷积层和池化层等，突出了模型复杂度和深度优化方向。[page::12]

• 图表12（损失函数结果比较）及后续大量模型表现表

详细对比了各模型基于夏普损失或均方误差损失的测试集和跟踪集夏普比率，结合表中的总收益、年化波动率、最大回撤等风险指标定量评价模型优劣。[page::15-27]

• 图表28-30（混合策略表现）

直观展示业绩基准与混合策略的收益、风险指标和净值曲线对比，清晰体现策略优越性及风险调整性能。净值曲线图（图表29页）显示杠杆2倍至3倍下净值稳健增长，且优于业绩基准曲线。



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四、估值分析

报告不涉及传统的估值分析方法如DCF或市盈率，而是通过策略回测指标（夏普比率、年化收益波动率、最大回撤、盈亏比等）对模型策略进行“估值”，这是金融衍生品量化策略的常用评估体系。通过多品种、多模型、多损失函数和降维方法的对比，实现择优配置和多模型融合最大化策略综合效能。

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五、风险因素评估

• 量化模型失效风险：基于历史数据开发的模型不能保证未来表现，市场结构、资金流动、政策等变化可能导致模型预测失准。

- 数据有效性及假设风险：模型假设滑点为零，实际交易滑点及手续费将影响策略绩效。

• 模型复杂度与过拟合风险：虽采用Dropout、回调函数及夏普损失优化避免过拟合，仍需要持续跟踪模型表现和重新训练。

- 报告未详细说明针对风险的缓解策略，风险提示较为保守但关键。[page::0,29]

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六、批判性视角与细微差别

• 深度学习模型选择和调整：报告尝试了大量模型和参数组合，体现出工程实践的复杂性和不确定性。虽然遍历大量参数后选择最优模型，但过度依赖训练集、测试集表现可能带来“隐性过拟合”风险，尤其在时间序列金融数据中不确定性较大。

- 降维方法应用层面：PCA与SAE两种降维方法表现各异，报告客观指出不同品种和模型表现不同，强调模型选择需要实证验证而非盲目追求复杂。

• 夏普损失自定义：创新引入夏普损失替代传统MSE，但公式表达较复杂，实际训练稳定性和收敛性需额外验证。且报告中均方误差损失模型多次表现不逊于夏普损失模型，说明该方法仍有优化空间。

- 策略覆盖窗口和样本外验证：虽包含较长时间的训练和验证期，但突发事件及市场结构性变化可能导致模型失效，报告表面平滑净值未充分探讨极端事件风险。

• 资金分配策略：多模型组合以70%重仓十年期国债，整体杠杆上限为2倍，风险控制较为稳健；但杠杆上限设定及资金比例尚缺乏经济学或风控理论的深度论证。

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七、结论性综合

本报告系统地架构并实现了基于多种深度学习模型的国债期货量化交易策略框架，通过综合应用堆叠式自编码器、LSTM、GRU、CNN等先进神经网络技术，结合创新的夏普损失函数来优化仓位预测，在目标收益波动率控制下实现风险调整收益的最大化。

回测结果显示，多模型多品种混合策略显著优于简单业绩基准，夏普比率提升近2倍，且跟踪集表现依然稳健，表明策略具备一定的稳定性和推广应用价值。降维方法的比较指出不同品种和损失函数需针对性选择，PCA与SAE各具优势。丰富的超参数调节进一步保证了模型适应性。

大量关键指标体现了策略的风险收益特征：如最大回撤均控制在合理水平，年化波动率稳定，胜率及盈亏比表现健康。产品结构设计实现了对仓位和杠杆的有效管理，保障收益的同时控制策略的风险暴露。

图表29展示了混合策略在不同杠杆水平（2倍至3倍）下的稳健增长趋势，清晰支持报告论点。

本报告在量化策略构建技术上融合了深度学习前沿技术与金融领域应用实践，引入夏普损失优化模型对传统回归方法进行了突破，具有较强的应用价值和理论启示意义。同时，风险提示充分，提醒投资者注意模型可能的失效风险。

综上，报告呈现了一个系统且细致的基于深度学习的国债期货量化投资策略开发流程及效果验证，为未来国债期货量化策略研发提供了实用且创新的范例。[page::0-29]

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参考图片示例（部分）

• 图表1：自编码器（AE）结构示意图

• 图表2：堆栈式自编码器（SAE）结构图

• 图表5：LSTM节点结构图

• 图表6：GRU节点结构图

• 图表29：混合策略净值曲线，显示不同杠杆水平下净值较业绩基准的显著优越性。

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总结

本报告创新性地结合多种深度学习模型和特征降维技术，利用自定义夏普损失函数，针对不同国债期货品种设计了最优仓位预测模型，并提出资金分配混合策略。通过严格的回测和跟踪验证，策略在风险调整收益方面表现优异，具有显著的实用价值和推广意义。未来研究可进一步强化极端风险管理和模型稳定性测试，提升模型的动态适应能力。

报告