Alpha掘金系列之十四:GBDT%2bNN机器学习可转债择券策略-250108-国金证券-20页

2025-01债券期货20📊 073727免费

报告维度

📄 文件全名
Alpha掘金系列之十四:GBDT%2bNN机器学习可转债择券策略-250108-国金证券-20页_20250609_073727.pdf
🎯 适合读者
投资人行业研究员
📊 核心数据
  1. ML 因子在全部转债上 IC 均值为 9.71%,5 分组多头年化收益率为 22.80%,多空年化收益率 31.83%;
  2. 偏股/平衡/偏债型转债上 IC 均值为 8.41%/9.42%/8.90%,多头年化收益率为 28.36%/18.99%/15.32%,多空年化收益
  3. 率 39.04%/25.41%/20.04%。
  4. 进一步考虑扣费和换手率缓冲,使用 20%的转债,相对中证转债指数构建机器学习转债择
  5. 券策略,该策略在全部转债上年化收益率 14.59%,跟踪误差 5.18%,信息比率 2.23,超额最大回撤 4.24%;
🏷️ 核心议题
#可转债
📦 本报告属于月份合集
购买后将获得「2025 年 1 月报告合集 · 共 5051 份报告打包下载链接
点击获取云盘下载链接

报告摘要

神经网络模型——以 GRU 为代表的优化探索 对于 GRU 模型,我们发现利用日度 K 线和转债的三种溢价率作为输入,可以取得最好的效果。 现,我们尝试使用专注于多头的损失函数,但效果不佳,反而导致信息比率和多空指标下滑。

📋 核心要点(部分)

  1. 1、 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成,在政策、市场环境发生变化时模型存在时效的风险。
  2. 2、 策略通过一定的假设通过历史数据回测得到,当交易成本提高或其他条件改变时,可能导致策略收益下降甚至出

❓ 常见问题

《Alpha掘金系列之十四:GBDT%2bNN机器学习可转债择券策略-250108-国金证券-20页》主要包含哪些内容?

神经网络模型——以 GRU 为代表的优化探索 对于 GRU 模型,我们发现利用日度 K 线和转债的三种溢价率作为输入,可以取得最好的效果。 现,我们尝试使用专注于多头的损失函数,但效果不佳,反而导致信息比率和多空指标下滑。核心数据:ML 因子在全部转债上 IC 均值为 9.71%,5 分组多头年化收益率为 22.80%,多空年化收益率 31.83%;;偏股/平衡/偏债型转债上 IC 均值为 8.41%/9.42%/8.90%,多头年化收益率为 28.36%/18.99%/15.32%,多空年化收益;率 39.04%/25.41%/20.04%。。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由073727发布,发布于 2025 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2025 年,全文约 20。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合投资人、行业研究员等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了可转债等议题。

同分类推荐

📱 登录