基金深度：基于XGBoost的债券择时与久期轮动.pdf
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- 时间：2026/06/17
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本报告基于XGBoost模型构建了债券择时与久期轮动策略。针对利率预测中存在的多重共线性、低信噪比及宏观中枢漂移等痛点，报告对比了传统计量、机器学习及深度学习模型的局限性，最终选择XGBoost作为核心模型。研究构建了涵盖技术动量、利率曲线、宏观变量与期现结构的四维特征池，并通过差分与分位数变换优化宏观与利率特征表达。通过稳定性得分与相关性剪枝进行特征提纯，采用扩展窗口滚动训练与多层防过拟合机制进行模型搭建。回测显示，模型在周频预测中实现了较高的胜率与超额收益。基于预测概率，报告设计了包含置信度修正的两档与五档久期轮动策略，有效提升了风险调整后收益并控制了最大回撤。
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