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证监许可【2011】1292号 熊睿健 Z0019608 2024年8月27日星期二 摘要： 本报告旨在探索基于国债期货跨期价差的多因子量化套利策略，旨在通过识别影响价差的关键因子，并应用多种模型预测价差的未来走势，为投资者提供有效的套利机会。基于我们此前对跨期价差影响因子的研究结论，本报告主要使用以下指标进行跨期价差的预测： 净基差、隐含收益率（IRR）、跨期价差、净基差、资金利率（R007）。 在建模方法上，报告首先采用了单因子模型，通过历史数据来预测潜在的套利机会。同时，报告还评估了几种机器学习模型，如决策树、支持向量机（SVM）、XGBoost和深度神经网络（DNN）。其中，DNN和SVM模型表现出色，在提高年化收益率的同时有效控制了过拟合问题。 回测结果显示： 净基差 是预测跨期价差交易机会的最有效的单因子指标。在机器学习模
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