国债期货系列报告：从统计特征到深度学习构建跨期套利策略

创建于 2025-12-31T17:36:30.375271+08:00 更新于 2025-12-31T17:40:03.942209+08:00

摘要

本报告系统研究国债期货跨期价差的演变规律与可交易信号，发现2023年后跨期价差与期货价格相关性由正转负，并基于价差的短期动量与突破特征构建了两类统计套利模型（样本期内均实现稳定正收益且夏普>1.2），同时通过分钟级日内特征与GRU深度学习模型融合多维时序信息，将预测胜率提升至57.4%、样本外夏普达1.54，展示了从传统统计到前沿深度学习的跨期套利可行路径与风险点 [page::0]

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