从线性失效到非线性重构：基于XGBoost算法的可转债选券框架再优化.pdf

上传者：6*****
时间：2026/06/18
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本文针对可转债市场定价逻辑由线性向非线性转变的背景，对基于XGBoost算法的可转债选券框架进行了再优化。首先，因子体系从19个指标扩展至41个，筛选26个核心因子，新增动量及细化条款指标，以捕捉更复杂的非线性关系。其次，通过滚动窗口测试确定3.5年为最优训练样本长度，该窗口在收益弹性、风险控制和市场适配性间取得平衡，模型净值表现最优。最后，在月度调仓框架下进行多约束回测：无约束组合年化收益率达19.66%，超额收益显著；规避高价组合年化收益19.90%，风险调整后收益更优；规避低评级组合年化收益18.10%，提升了信用安全边际；而规避条款风险组合收益下降，表明条款事件兼具风险与收益弹性属性。研究认为优化后的框架具备较强扩展价值，可根据投资者风险偏好选择不同约束策略。