量化策略：决策树模型在有色板块仓单数据中的应用

主要观点总结

本报告针对期货商品市场中有色品种的仓单数据，使用决策树模型进行研究。通过对仓单数据分箱处理，获得仓单变化的最优临界值，为有色品种的交易提供参考。研究发现，决策树模型在某些有色品种中的应用效果较好，但在整体上有色板块中的绩效较差，存在训练集和测试集的绩效差异较大以及近年表现衰减的问题。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

本报告针对期货商品市场中有色品种的仓单数据展开研究。

关键观点2: 研究方法

使用决策树模型（Decision Tree）对仓单数据的变化进行分箱处理，以期获得仓单变化的最优临界值。

关键观点3: 分箱结果

虽然大部分品种的分组单调性较好，但各品种的分组woe值与总体iv值都较低。

关键观点4: 测试结果

有色各品种与组合的训练集和测试集的绩效差异较大，且在近两年存在明显的衰减，模型应用在有色板块中的绩效较差。

关键观点5: 免责声明

本报告观点和信息仅供符合证监会适当性管理规定的期货交易者参考，据此操作、责任自负。

免责声明