利率预测与仓位策略优化 - 市场上普遍使用0-1分类模型预测国债期货涨跌方向，但实际操作中不宜直接依赖此类预测，仓位策略优化比模型胜率优化更重要 [1] - 仓位策略改进方向包括：提高交易信号触发门槛、设置逐步加仓条件、使用反双曲正切函数分配仓位，以提升盈亏比并限制换手率 [1] - 测试的仓位策略类型包括多空全仓基准策略、带门槛的全仓策略（引入模糊区间过滤机制）、连续型交易策略（将概率信号转化为仓位调整信号） [1] 多因子模型与交易策略测试 - 参考报告运用多因子模型生成预测信号，交易标的为国债期货T合约，采用次日开盘开仓、收盘平仓的执行方式 [2] - 模型训练采用滚动120天数据窗口，预测下一个交易日，划分2024年为牛市、2025年初至5月为震荡市作为测试环境 [2] 策略表现关键发现 - 仓位策略搭配对系统表现提升显著，尤其在震荡市中收益增厚效果明显，模型信号胜率不变时仍可优化整体收益 [3] - 二值全仓策略在趋势市中收益捕获效率高但伴随高波动、回撤风险和换手率，门槛逐步加仓策略降低交易频率但震荡市收益能力有限 [3] - 连续型策略中线性/正态策略在震荡市收益稳定，Sigmoid/Atanh类策略波动控制优异，GRU模型在不同市场均展现赔率稳定性 [3] - 连续型策略在震荡市中换手率和手续费消耗表现优于逐步加仓策略，但期货手续费成本相对收益影响较小，策略选择应优先考虑收益 [3]