固收专题报告：量化｜纠结怎么办？看看模型怎么说

2025-03-20 - 财通证券 Leona

核心观点：当前债市数据喜忧参半，资金面不松不紧，央行宽松政策暂不明确，市场进入纠结状态。报告建议通过机器学习模型进行利率择时，并探讨了模型的准确性、稳健性和可解释性。
模型择时表现：模型预测胜率为77.44%，区间胜率为61.90%，正确区间平均长度39.62天，错误区间平均18.75天，显示良好的方向纠错能力。择时回报上，正确区间回报165.77bp，错误区间损失36.36bp，正确区间最大回撤8.86bp。模型能平均提前5~10天捕捉多空转换。
模型稳健性：剔除部分短期因子，将数据集拉长至2015年，重新训练的模型在近10年多轮债市周期中仍表现出较好的择时能力。
应用场景：模型可应用于债券投资策略、资产配置策略构建以及债券投资风险控制领域。
技术细节：模型参数有效期约2个月，需滚动训练更新；训练过程中需谨慎处理因子共线性问题。
风险提示：模型失效风险、因子失效风险、数据质量风险。