国泰海通-债市量化系列之四：债市择时多因子模型设计，从线性模型到深度学习-250405

- 本文设计了债市择时的多因子模型，通过0-1分类模型预测国债期货的涨跌方向，GRU模型表现最佳。

- 多因子模型的有效性依赖于因子组合、模型选择和配套策略，深度学习和贝叶斯方法在金融市场中能更有效地提取市场信号。

- 为提高预测胜率，建议提高交易信号的触发门槛，并考虑使用反双曲正切函数优化仓位分配。

债券标的：国债期货 操作建议：采用多因子模型进行债市择时，重点关注使用深度学习模型（如GRU）和贝叶斯方法（如MCMC）进行预测。

理由：多因子模型能够有效捕捉和挖掘经济金融数据之间的复杂关系，从而提高对国债期货涨跌方向的预测准确性。

测试结果显示，GRU模型在整体胜率（79.13%）及多头胜率（83.10%）上表现最佳，且深度学习模型和贝叶斯方法在提取市场信号和转化为收益方面表现优异。

此外，MLP和MCMC模型在风险控制与收益之间的平衡性良好，回撤和夏普比率均表现出色。

因此，结合这些模型的优势，可以提高交易策略的有效性和收益潜力。