报告导读：本文重新构建了基于因子分组筛选与多模型聚合的的量价因子择时模型，并重点围绕有效性不稳定、信号波动大、单一信号可靠性不足三大问题展开优化。
基于量价因子的国债期货择时模型容易受到有效性不稳定、多重共线性、高波动等多方面因素影响，以“分场景作战”的方式构建择时模型在2025年表现一般。我们重新构建了基于分组算法的量价因子择时模型，并重点围绕有效性不稳定、信号波动大、单一信号可靠性不足三大问题展开优化。
因子筛选：采用分组 IC 与阈值双重标准，破解有效性不稳定难题。在因子筛选环节，通过分组 IC 与阈值设定的双重标准，对因子在排序后的分组IC值进行穿透检验，并设定严格阈值，筛选出在高低值区间下均能稳定发挥预测作用的因子，从源头保障模型信息的有效性。
模型训练与信号生成：通过随机分组+投票聚合模型，实现噪声过滤与信号稳健性平衡。为破解单一因子噪声干扰，本文采用“随机分组 + 独立训练”的因子处理策略，将有效因子随机分组并独立训练子模型；信号生成环节通过“滚动平滑 + 多组投票”流程，对不同周期预测概率适配性平滑后以多数共识确定方向，既分散噪声又聚合有效信息，确保择时信号精准且稳健。最后，我们以2019年至2025年9月之间模型回测表现稳健性作为为核心依据，在筛选出不同预测目标对应的最佳参数，其中1日信号采用300日训练窗口、15组分组与每组15个因子，适配超短期噪声过滤需求；5日信号选择 250 日训练窗口、5 组分组与每组 10个因子，兼顾中期趋势捕捉与信号灵敏度；综合信号则以 250 日训练窗口、15 组分组与每组 20 个因子为最优配置
回测来看，模型相较基准有明显提升，其中1 日信号样本内外表现突出。样本内，1 日信号年化收益 3.61%、夏普 1.12，全面领先基准；5 日信号年化收益 2.63%、综合信号 2.20%，整体模型在收益、风险维度均跑赢基准。样本外，1日信号累计收益 0.99%、相较基准优势明显，体现出较强的稳健择时能力，5 日适应性则有所下降。
风险提示：历史数据存在失效的可能；模型核心参数依赖历史数据校准，易受样本区间结构性特征影响，量化模型效率可能衰减；极端行情波动。
报告来源
以上内容节选自国泰海通证券已发布的证券研究报告。
报告名称：优化债券择时系统的稳定性：多模型聚合策略；报告日期：2025.12.03 报告作者：
唐元懋（分析师），登记编号：S0880524040002
孙越（分析师），登记编号：S0880525080004
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