通过优化仓位策略事半功倍的提升量化框架的真实表现。 如何优化量化模型的赔率与换手率：关键在 仓位策略 ——债市量化系列之六 本报告导读： 投资要点： 请务必阅读正文之后的免责条款部分 [Table_Report] 相关报告 大势未改，微澜有别 2025.07.31 势如破竹，固收加规模强势增长 2025.07.29 绿色债券：现状、绿色溢价与挖掘价值 2025.07.29 债市波动下，债券 ETF 的表现和套利机会 2025.07.28 "反内卷"：价格信号对债市影响几何 2025.07.27 债 券 研 究 专 券 研 究 报 告 债券研究 /[Table_Date] 2025.08.01 题 研 究 | 1. 多因子模型下仓位策略的关键作用 | 4 | | --- | --- | | 2. 多因子模型的仓位策略介绍 | 4 | | 2.1. 多空全仓策略（二值化策略，基准策略） | 5 | | 2.2. 带门槛的多空全仓策略和逐步加仓策略 | 5 | | 2.3. 基于不同风险偏好和映射函数设计连续策略 | 5 | | 3. 策略回测情况 | 7 | | 3.1. 回测模拟的样本区间和关键参数 | 7 | ...

报告导读： 通过优化仓位策略事半功倍的提升量化框架的真实表现。 关于利率（或国债期货）涨跌的预测，市场上的一般量化框架为使用 0-1 分类模型对国债期货的涨跌方向进行预测，但在实际操作中不宜直接使用这种涨跌 方向的预测。 对比起模型对预测胜率的优化，更重要的可能是量化体系中的仓位策略部分优化，即优化对预测模型的每日利率 0-1 信号（或价格上行概率） 如何映射到仓位的模式。 如可以考虑提高交易信号触发的门槛值或设置逐步加仓条件，合理减少交易频率，也可以通过使用反双曲正切函数来分配仓位，提 升策略盈亏比的同时限制换手率。 本研究中测试的仓位策略包括：多空全仓策略作为基准。带门槛的全仓策略，该策略的核心改进在于引入模糊区间过滤机制，带门槛的逐步加仓，结合门槛值 模型和渐进式的逐步加仓管理模式。连续型交易策略将二值选择的概率信号转化为仓位调整信号，即将国债期货价格的 X% 的上行概率，通过函数 f(X%) 映 射至相应的仓位，这可以将连续型的交易策略按照风险偏好类型划分为风险偏好型、风险厌恶型和风险中性型，分别分配 Sigmoid 函数、 Atanh 函数和线性 函数等。 参考报告《 债市择时多因子模型设计：从线性 ...

| 如何优化量化模型的赔率与换手率:关键在 | C | 唐元懋(分析师) | | --- | --- | --- | | 仓位策略 | પ્ર | 0755-23976753 | | ——债市量化系列之六 | D | tangyuanmao@gtht.com | | | 登记编号 | S0880524040002 | 本报告导读: 投资要点: 大势未改,微澜有别 2025.07.31 势如破竹,固收加规模强势增长 2025.07.29 绿色债券:现状、绿色溢价与挖掘价值 2025.07.29 债市波动下,债券 ETF的表现和套利机会 2025.07.28 "反内卷":价格信号对债市影响几何 2025.07.27 相关报告 通过优化仓位策略事半功倍的提升量化框架的真实表现。 券研究报 正态策略在多数模型上表现出较高的收益稳定性,而 Sigmoid、 Atanh 和 Atanh-Sigmoid 策略在波动率控制方面具有显著优势,尤其 适合风险厌恶型投资者,特别是搭配 Atanh 类模型,在不同市场环境 下,GRU 模型都展现出持续提升赔率表现的稳定性,而 LG、SVM 等模型的策略优势则具有明显的环境依赖性;最后 ...