债券量化系列之二：债券组合量化策略研究

SarahWang · 发表于 2022-6-22 21:45:32

★主要内容
本文我们探讨目标久期下的收益率曲线策略，探讨哑铃型组合与子弹型组合量化配置方案，基于不同模型进行的蝶式组合收益预测，得到最优配置结论，方法论上继续探究机器学习决策树模型在金融场景中的应用。
蝶式组合分析方面，蝶式组合的主要影响因素包括凸性溢价、利率曲线变化等，蝶式组合平均月度收益率为负，受曲线水平因子影响较小，受益于曲线变平与凸性增加。
模型构建方面，我们基于实证可行性原则选择直接预测活跃券蝶式组合收益率，解释变量基于相关市场指标。采用线性降维模型（Lasso）和回归树模型（随机森林、AdaBoost、XGBoost），探讨特征筛选、交叉验证以及超参数调优等建模流程。
模型评价方面，从R2的角度，测试集预测效果最佳的模型为XGBoost模型，测试集与训练集预测效果差异最小的为随机森林模型，测试集预测效果最差的为Lasso模型，测试集与训练集预测效果差异最大的为AdaBoost模型。此外，胜率（HIT）的角度，测试集随机森林模型表现最好；盈亏比角度，Lasso线性模型表现最佳。
蝶式策略表现方面，测试集Lasso、随机森林、AdaBoost、XGBoost四个模型分别实现年化收益1.7%、1.4%、1.0%、1.5%，夏普比率2.08、1.63、1.16、1.84，最大回撤-0.7%、-0.6%、-0.8%、-0.4%。活跃券组合多头配置策略年化收益分别为4.6%、4.4%、4.2%、4.5%，最大回撤为-2.6%、-3.1%、-3.0%、2.7%，收益风险比较等权基准有效提升。
★风险提示
量化模型有效性基于历史数据得出，不排除失效的可能。

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