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量化投资专题报告：基于神经网络模型的利率择时。近年来，以神经网络、决策树等非线性的机器学习模型在量化投资领域得到了广泛 的应用。基于机器学习模型良好的拟合和特征提取能力，我们引入神经网络的相关 模型，基于日频的量价因子(特征)进行训练，从而对未来 N 日的利率涨跌和国债期货 涨跌进行预测。

本文的因子库基于成交量、价格动量、价格波动、期限利差水平、期限利差动量、 税收利差水平、税收利差动量、期现价差、资金面水平、资金面波动 10 个大类的日 频指标产生，共计 779 个时序因子。

本文参考 Bao et al.(2017)的思路，设计了一个两阶段预测模型(SE-GRU 模型)，第 一阶段是使用稀疏编码器(Sparse Encoder)进行多维时间序列的信息提取，即通常所 说的降维步骤，第二阶段是对降维后的时间序列使用 GRU 模型进行监督训练。损失 函数由 2 部分组成，拟合的均方误差损失和稀疏自编码器提取特征的稀疏化约束。

基于 SE-GRU 模型，可以日频得到“未来 N 日的利率涨跌和国债期货涨跌”的预测 值，从而形成各类标的的日频多空信号。本文选用 10 年期国债期货主力合约(T)、5 年期国债期货主力合约(TF)、10Y 国开活跃券、5Y 国开活跃券作为回测标的，测试 集结果显示，预测变量采用“未来 3 日”和“未来 5日”的收益是较为合意的选择。

样本外的测试集回测结果表明，预测模型取得了不错的绝对收益和相对收益：

对于 10 年期国债期货，年化收益达到 5.98%，收益风险比达 2.36，平均交易 天数为 4.79 天/次，其中，多头端年化 3.81%，空头端年化 2.26%；

对于 5 年期国债期货，年化收益达到 3.42%，收益风险比达 2，平均交易天数 为 5.74 天/次，其中，多头端年化 2.42%，空头端年化 1.02%；

对于 10 年国开活跃券，年化赚得收益率达到 62.03bps，收益风险比达 1.5， 平均交易天数为 8.85 天/次； 信号用于久期轮动策略年化 5.5%，最大回撤 1.47%；

对于 5 年国开活跃券，年化赚得收益率达到 63.46bps，收益风险比达 1.28， 平均交易天数为 9.07 天/次； 信号用于久期轮动策略年化 4.32%，最大回撤 0.87%；

最后，本文还尝试使用积分梯度法分析预测模型的特征重要性，即各个因子对模型 预测产生的影响的大小和排序，可供投资者参考。结果显示，T 合约成交量、 30Y/10Y 国债换手率、利率的动量、资金面水平、现券波动、税收利差等因子贡献 较大。