可解释、可观测！基于微观交易指标的传统模型.pdf
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- 时间：2026/05/27
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本文构建了基于微观交易指标的可解释债市情绪观测体系，旨在解决机器学习模型黑箱效应强、难以解释的问题。体系从交易热度、机构行为、利差、大类资产四个维度选取代表性指标，通过线性加权方法构建大类指数及微观债市总指数。总指数以100为中枢，高于100表示债市走强，低于100表示债市走弱。回测显示，该指数与利率走势呈负相关，基于该指数构建的投票策略在2019年以来表现优于单边持有策略，夏普比率为1.18，最大回撤显著降低。该体系为投资者提供了可解释的市场情绪观测工具，辅助进行投资和行情归因。
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