可解釋、可觀測！基于微觀交易指標的傳統模型.pdf
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- 時間：2026/05/27
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本文構建了基于微觀交易指標的可解釋債市情緒觀測體系，旨在解決機器學習模型黑箱效應強、難以解釋的問題。體系從交易熱度、機構行為、利差、大類資產四個維度選取代表性指標，通過線性加權方法構建大類指數及微觀債市總指數。總指數以100為中樞，高于100表示債市走強，低于100表示債市走弱。回測顯示，該指數與利率走勢呈負相關，基于該指數構建的投票策略在2019年以來表現優于單邊持有策略，夏普比率為1.18，最大回撤顯著降低。該體系為投資者提供了可解釋的市場情緒觀測工具，輔助進行投資和行情歸因。
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