
文章摘要
本篇报告为光大固收团队量化学习笔记的第三篇,基于对前期研究究的持续优化,我们正式发布基于神经网络算法的十年期国债收益率周度预测模型。模型基于层次聚类算法与簇内信息系数(IC)择优构建因子筛选机制,以未来5个交易日后的中债十年期国债收益率的涨跌方向为目标变量,搭建动态训练的神经网络分类模型,实现模型参数随时间滚动更新。模型对2026年1月4日起的10Y国债收益率进行逐日滚动实测,截至2026年3月27日,样本外漂测试集单日预测胜率达73.68%。
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量化学习笔记之三:基于神经网络算法的十年期国债收益率周度预测模型-260409-光大证券-16页
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