模型构建背景与目标 - 报告旨在重新构建基于因子分组筛选与多模型聚合的国债期货量价因子择时模型 [1] - 模型优化重点围绕解决有效性不稳定、信号波动大、单一信号可靠性不足三大问题展开 [1][2] - 此前以“分场景作战”方式构建的择时模型在2025年表现一般，故进行模型重构 [2] 因子筛选方法 - 采用分组IC与阈值设定的双重标准进行因子筛选，以破解因子有效性不稳定的难题 [2] - 对因子在排序后的分组IC值进行穿透检验，并设定严格阈值 [2] - 筛选标准旨在找出在高低值区间下均能稳定发挥预测作用的因子，从源头保障模型信息的有效性 [2] 模型训练与信号生成机制 - 采用“随机分组 + 独立训练”的因子处理策略，将有效因子随机分组并独立训练子模型，以破解单一因子噪声干扰 [3] - 信号生成通过“滚动平滑 + 多组投票”流程实现，对不同周期预测概率适配性平滑后以多数共识确定方向 [3] - 该方法旨在分散噪声并聚合有效信息，确保择时信号精准且稳健 [3] 模型参数配置 - 模型参数基于2019年至2025年9月间的回测表现稳健性进行筛选 [3] - 1日信号采用300日训练窗口、15组分组与每组15个因子，以适配超短期噪声过滤需求 [3] - 5日信号选择250日训练窗口、5组分组与每组10个因子，以兼顾中期趋势捕捉与信号灵敏度 [3] - 综合信号以250日训练窗口、15组分组与每组20个因子为最优配置 [3] 模型回测表现 - 样本内回测显示，1日信号年化收益3.61%、夏普比率1.12，全面领先基准 [3] - 样本内回测显示，5日信号年化收益2.63%、综合信号年化收益2.20%，整体模型在收益与风险维度均跑赢基准 [3] - 样本外回测显示，1日信号累计收益0.99%，相较基准优势明显，体现出较强的稳健择时能力 [3] - 样本外回测显示，5日信号的适应性有所下降 [3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 基于量价因子的国债期货择时模型易受有效性不稳定、多重共线性、高波动等因素影响，“分场景作战”方式构建的择时模型在2025年表现一般 [4] - 重新构建基于分组算法的量价因子择时模型，围绕有效性不稳定、信号波动大、单一信号可靠性不足三大问题展开优化，打造“优质因子 + 稳定输出”双支撑体系，适配复杂多变市场环境 [4][7] - 因子筛选采用分组IC与阈值双重标准，破解有效性不稳定难题；模型训练与信号生成通过随机分组 + 投票聚合模型，实现噪声过滤与信号稳健性平衡 [4] - 回测显示模型相较基准有明显提升，1日信号样本内外表现突出，5日信号适应性有所下降 [4] 目录总结 因子筛选：双重标准确定稳定性与有效性 - 量价因子存在高噪声干扰、多重共线性隐患、有效性易衰减问题，因子筛选环节重点解决有效性不稳定问题，采用分组IC与阈值双重标准筛选因子，后续模型构建处理多重共线性问题 [10] - 围绕国债期货量价特征构建87个因子，覆盖日内结构、趋势方向、波动特征、量价联动等择时核心维度 [11] - 采用年度滚动回测框架，每年以过去3年为数据窗口，将因子值排序分组，设定双重条件筛选年度适用因子，动态滚动分组IC筛选机制可识别稳定因子，适配市场变化 [13][14] - 2019年以来筛选结果显示各因子被选出次数呈多梯度分布，体现不同因子预测能力稳定性差异 [14] 模型搭建与信号生成：基于随机分组和交叉验证的分组投票 - 模型以双向多层GRU + 注意力机制深度学习架构为核心，聚焦T + 1日和T + 5日涨跌短期择时需求，双向GRU捕捉多向时序依赖，多层堆叠强化特征提取能力，注意力机制聚焦关键信息，训练采用“滚动窗口”模式 [16] - 采取“随机分组 + 独立训练”因子处理策略，每年筛选有效因子后随机分组，每组单独训练GRU子模型，生成差异化预测结果 [20] - 最终择时信号通过滚动平滑 + 多组投票步骤生成，滚动平滑适配周期属性过滤噪声，T + 1、T + 5分组预测概率分别采用5日、3日滚动窗口平均平滑；多组投票在滚动平滑基础上确认单周期信号方向，过滤预测误差 [21][22] 策略回测设计与参数选择：兼顾稳健性与适配性 - 交易模式为多空全仓，剥离交易成本、滑点等因素，以10年期国债期货主力合约收盘价为基准计算涨跌与收益 [25] - 聚焦训练窗口、分组数量、每组因子数量三大维度参数，基于不同参数组合在2019 - 2025年9月进行模型训练与回测，根据回测结果筛选最佳参数，摒弃“单一收益最大化”标准，强调整体捕获收益能力与多数年份相对基准的稳定优势 [26] - 确定三类信号最优参数组合：1日信号采用300日训练窗口、15组分组与每组15个因子；5日信号选择250日训练窗口、5组分组与每组10个因子；综合信号以250日训练窗口、15组分组与每组20个因子为最优配置 [27][28] - 样本内模型在收益与风险维度有明显改善，1日信号年化收益均值3.61%、夏普比率均值1.12，全面领先基准；样本外1日信号优势显著，2025年国庆假期至今累计收益0.99%、夏普比率5.98，5日信号表现相对弱势 [30][34]