【專題研究】基于機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建利率債收益率預(yù)測(cè)模型

引言

本研究構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的10年期國債收益率預(yù)測(cè)模型，通過創(chuàng)新的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、增強(qiáng)型特征工程與風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向的損失函數(shù)設(shè)計(jì)，達(dá)到了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果，提升了信用評(píng)估的前瞻性與科學(xué)性，并在新華社品牌工作辦公室指導(dǎo)、中國經(jīng)濟(jì)信息社主辦的2025企業(yè)家博鰲論壇品牌信用建設(shè)論壇上，獲評(píng)“金融新質(zhì)生產(chǎn)力優(yōu)秀實(shí)踐”。該成果不僅是金融科技在風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的成功實(shí)踐，也為市場參與者提供了更為可靠的決策參考，切實(shí)呼應(yīng)了發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、推動(dòng)金融業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的時(shí)代要求。

報(bào)告正文如下

一

創(chuàng)新背景與目標(biāo)

國債收益率作為代表性無風(fēng)險(xiǎn)利率，其波動(dòng)直接影響資產(chǎn)定價(jià)、投資組合配置、風(fēng)險(xiǎn)管理及貨幣政策傳導(dǎo)效率，是金融市場重要的“晴雨表”。ARIMA、VAR等傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在國債收益率預(yù)測(cè)領(lǐng)域已廣泛應(yīng)用，但在復(fù)雜的金融市場環(huán)境下，存在一些局限性。一是對(duì)非線性關(guān)系刻畫不足。經(jīng)濟(jì)金融變量（如PMI、DR007）與國債收益率之間存在動(dòng)態(tài)耦合的非線性關(guān)聯(lián)，傳統(tǒng)線性模型難以捕捉這種復(fù)雜的非平穩(wěn)特征。二是較難同時(shí)捕捉多維特征。金融市場數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源異構(gòu)特性，傳統(tǒng)模型較難有效融合宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場流動(dòng)性指標(biāo)及歷史交易信息等。三是缺乏對(duì)不確定性的量化。傳統(tǒng)點(diǎn)預(yù)測(cè)僅提供單一結(jié)果，無法給出預(yù)測(cè)結(jié)果的置信區(qū)間，導(dǎo)致投資者難以進(jìn)行精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。四是傳統(tǒng)模型對(duì)市場突發(fā)信息的反應(yīng)滯后，參數(shù)更新周期長，難以適應(yīng)金融市場的快速波動(dòng)。

近年來，量化擇時(shí)模型在利率預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用取得顯著進(jìn)展，許多機(jī)構(gòu)通過加入機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)精度。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)在序列建模領(lǐng)域的突破，其強(qiáng)大的特征提取與非線性擬合能力為解決傳統(tǒng)模型的局限性提供了新的技術(shù)路徑，因此構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的國債收益率預(yù)測(cè)系統(tǒng)具有重要的理論與實(shí)踐價(jià)值。

本案例描述了基于KNN方法加入機(jī)器學(xué)習(xí)完成構(gòu)建的10年期國債收益率預(yù)測(cè)模型。在宏觀經(jīng)濟(jì)與債券市場分析中，歷史相似度匹配是一種常用預(yù)測(cè)手段。KNN方法可通過尋找歷史上與當(dāng)前市場狀態(tài)相似的時(shí)間序列窗口進(jìn)行預(yù)測(cè)，但存在相似度度量固定、時(shí)間依賴捕捉不足、特征權(quán)重?zé)o法自動(dòng)優(yōu)化，需進(jìn)一步完善。深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM、TCN）能夠建立時(shí)間依賴，但缺乏引用歷史相似度的機(jī)制。本報(bào)告提出融合架構(gòu)——Bi-LSTM與Transformer融合的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，同時(shí)估計(jì)10年期國債收益率的短期時(shí)序依賴特征與長期趨勢(shì)規(guī)律，并基于KNN法引入歷史相似度注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)相似歷史市場模式的動(dòng)態(tài)檢索與特征的利用，強(qiáng)化模型對(duì)市場轉(zhuǎn)折節(jié)點(diǎn)的預(yù)判能力。此外，模型還設(shè)計(jì)了多任務(wù)協(xié)同學(xué)習(xí)框架，同步預(yù)測(cè)收益率變化、波動(dòng)率及價(jià)格方向，并采用蒙特卡洛Dropout方法完成預(yù)測(cè)不確定性量化，解決傳統(tǒng)點(diǎn)預(yù)測(cè)無法提供風(fēng)險(xiǎn)邊界參考的問題。

模型創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：一是構(gòu)建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，融合Bi-LSTM的雙向時(shí)序優(yōu)勢(shì)、Transformer的長序列依賴捕捉能力及歷史注意力機(jī)制的模式匹配特性來提升市場趨勢(shì)捕捉精度；二是設(shè)計(jì)了風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向的非對(duì)稱MSE損失函數(shù)，對(duì)收益率低估場景施加兩倍懲罰權(quán)重，符合債券投資的利率風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避需求；三是多方位預(yù)測(cè)收益率，包括整合點(diǎn)預(yù)測(cè)、區(qū)間預(yù)測(cè)、方向概率評(píng)估，同時(shí)優(yōu)化信號(hào)輸出機(jī)制，有效減少震蕩區(qū)間的模糊信號(hào)。

二

技術(shù)方案架構(gòu)

本模型采用尋找歷史上與當(dāng)前市場狀態(tài)相似的時(shí)間序列窗口進(jìn)行預(yù)測(cè)的思路，搭建了以下流程：特征變量構(gòu)建與篩選（基于基本面、資金面、政策面構(gòu)建影響國債的特征變量：制造業(yè)PMI、DR007、PPI、同業(yè)存單利率、美元兌人民幣匯率、滬深300指數(shù)以及黃金期貨價(jià)格）→深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)→設(shè)計(jì)損失函數(shù)→不確定性量化→預(yù)測(cè)10年期國債收益率未來變動(dòng)方向。

（一）特征變量構(gòu)建和篩選

首先，報(bào)告通過系統(tǒng)化的特征構(gòu)建與篩選，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的深度挖掘：

1. 基礎(chǔ)特征構(gòu)建：采用三角函數(shù)編碼（month_sin、month_cos）捕捉季節(jié)性波動(dòng)特征，解決月份變量的周期性表達(dá)問題。

2. 滯后特征提取：選取10年期國債收益率（10ytm）、PMI、DR007等核心指標(biāo)的1/2/3/6期滯后值，保留歷史信息對(duì)當(dāng)前收益率的影響痕跡。

3. 移動(dòng)統(tǒng)計(jì)特征：計(jì)算3/6/12期的移動(dòng)平均（MA）與滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差（STD），分別刻畫趨勢(shì)平滑性與市場波動(dòng)性。

4. 動(dòng)量特征設(shè)計(jì)：構(gòu)建3月期國債收益率動(dòng)量與6月期PMI動(dòng)量指標(biāo)，捕捉市場趨勢(shì)的強(qiáng)度與持續(xù)性。

5. 高級(jí)特征融合：引入PMI榮枯線判斷、期限利差及宏觀變量交叉項(xiàng)（PMI×DR007）等，挖掘非線性關(guān)聯(lián)特征。

6. 特征篩選機(jī)制：基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)排序，選取與目標(biāo)變量相關(guān)性最高的30項(xiàng)特征，降低維度災(zāi)難影響，提升模型訓(xùn)練效率。

（二）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

模型采用“雙分支特征提取+多維度融合”的設(shè)計(jì)思路，具體結(jié)構(gòu)如下：

圖1：模型架構(gòu)

1. 輸入層：接收維度為（batch_size, 12, 40）的時(shí)序數(shù)據(jù)，其中15為時(shí)間步長，30為特征維度。

2. Bi-LSTM（捕捉雙向時(shí)序依賴）：通過128→64的雙層Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)捕捉雙向時(shí)序依賴，每層后添加30%的Dropout層抑制過擬合。

3. Transformer（建模長期關(guān)系和全局依賴）：采用4向注意力機(jī)制的Transformer編碼器，通過自注意力計(jì)算尋找長時(shí)間序列中的關(guān)鍵關(guān)系，并通過前饋網(wǎng)絡(luò)（FFN）與層歸一化（LayerNorm）優(yōu)化特征表達(dá)。

4. 特征合并模塊：拼接Bi-LSTM與Transformer的輸出特征，形成維度為（batch_size, 15, 256）的融合特征向量。

5. 歷史注意力機(jī)制（動(dòng)態(tài)檢索相似歷史模式）：基于融合特征向量，提取當(dāng)前序列最后時(shí)間步作為查詢向量（Query），對(duì)歷史數(shù)據(jù)庫特征進(jìn)行平均池化得到鍵向量（Key）與值向量（Value），通過注意力權(quán)重計(jì)算實(shí)現(xiàn)相似歷史模式的動(dòng)態(tài)匹配與特征加權(quán)。

6. 全局特征提取（全局池化）：結(jié)合全局平均池化、全局最大池化及最后時(shí)間步特征提取，全面捕捉序列的整體趨勢(shì)與關(guān)鍵時(shí)點(diǎn)信息。

7. 全連接層：通過256→128→64的三層全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征壓縮，每層配置批歸一化（BN）與Dropout層，提升模型泛化能力。

8. 多任務(wù)輸出頭：分別輸出收益率變化（回歸得到）、波動(dòng)率、及收益率變動(dòng)方向。

（三）設(shè)計(jì)損失函數(shù)

針對(duì)債券投資的風(fēng)險(xiǎn)偏好特性，本報(bào)告設(shè)計(jì)了非對(duì)稱MSE損失函數(shù)。當(dāng)實(shí)際收益率大于預(yù)測(cè)值（低估場景）時(shí)，損失權(quán)重設(shè)為2，重點(diǎn)懲罰可能導(dǎo)致投資損失的低估行為；當(dāng)實(shí)際收益率小于等于預(yù)測(cè)值時(shí)，損失權(quán)重設(shè)為1，平衡常規(guī)預(yù)測(cè)誤差。最終總損失采用加權(quán)求和方程可表示為：總損失=1.0×收益率預(yù)測(cè)損失+0.3×波動(dòng)率預(yù)測(cè)損失+0.2×方向分類損失。

（四）不確定性量化方案

模型最后采用蒙特卡洛Dropout方法量化預(yù)測(cè)不確定性。通過在預(yù)測(cè)階段保持Dropout層激活狀態(tài)，對(duì)同一輸入進(jìn)行100次獨(dú)立采樣，基于采樣結(jié)果計(jì)算均值（點(diǎn)預(yù)測(cè)值）、標(biāo)準(zhǔn)差（不確定性度量）及95%置信區(qū)間（2.5%分位數(shù)至97.5%分位數(shù)）。該方法無需額外訓(xùn)練模型，計(jì)算效率高，可用來風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與情景規(guī)劃。

三

實(shí)施過程與難點(diǎn)突破

在模型訓(xùn)練過程中，首先面臨樣本規(guī)模約束下的批次大小不匹配問題。由于訓(xùn)練集與測(cè)試集的樣本量相對(duì)有限，采用默認(rèn)批次大小會(huì)導(dǎo)致最后一批數(shù)據(jù)樣本數(shù)量不足，進(jìn)而引發(fā)矩陣運(yùn)算的維度一致性沖突。為解決這一問題，本研究設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)批次大小選擇機(jī)制：通過預(yù)設(shè)合理的批次候選集（16、24、32 等），基于樣本量的整除性原則篩選最優(yōu)批次大小（本項(xiàng)目最終確定為24），同時(shí)結(jié)合TensorFlow數(shù)據(jù)集接口的drop_remainder=True參數(shù)，強(qiáng)制保證每批輸入數(shù)據(jù)的維度統(tǒng)一性，從根本上規(guī)避了維度不匹配導(dǎo)致的訓(xùn)練中斷問題，確保訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性。

其次，模型訓(xùn)練會(huì)遇到歷史注意力機(jī)制中的維度適配問題，主要是當(dāng)前訓(xùn)練批次數(shù)據(jù)與歷史特征數(shù)據(jù)庫的維度差異導(dǎo)致注意力權(quán)重計(jì)算失效的問題。本報(bào)告通過tf.tile函數(shù)將歷史庫特征張量動(dòng)態(tài)擴(kuò)展至與當(dāng)前批次一致的維度規(guī)模，同時(shí)引入時(shí)序維度池化操作，將三維歷史序列特征壓縮為二維特征向量，使注意力計(jì)算中的查詢向量與鍵、值向量滿足矩陣乘法的維度要求，有效解決了跨批次特征的維度適配問題。

此外，為平衡模型的訓(xùn)練效果與泛化能力，本報(bào)告采用早停正則化策略，以驗(yàn)證集損失為監(jiān)控指標(biāo)，當(dāng)驗(yàn)證損失連續(xù)多輪無顯著下降時(shí)終止訓(xùn)練，避免模型陷入過擬合。實(shí)證結(jié)果顯示，模型在訓(xùn)練至第18輪時(shí)達(dá)到最優(yōu)性能狀態(tài)：訓(xùn)練損失降至0.0089，驗(yàn)證損失穩(wěn)定在0.0127，方向分類準(zhǔn)確率達(dá)到72.22 %。該結(jié)果表明，通過合理的正則化策略與訓(xùn)練流程控制，模型既充分學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)中的有效特征，又有效抑制了過擬合風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練精度與泛化性能的動(dòng)態(tài)均衡。

四

成效分析

（一）核心預(yù)測(cè)指標(biāo)表現(xiàn)

基于模型，2023年1月至2025年10月的預(yù)測(cè)結(jié)果如下：

表1：模型預(yù)測(cè)結(jié)果

表1顯示了2023年1月至2025年10月期間模型對(duì)10年期國債收益率月度變動(dòng)方向的預(yù)測(cè)結(jié)果。其中，可檢驗(yàn)觀測(cè)樣本為2023年1月至2025年9月的33個(gè)月份。從預(yù)測(cè)方向準(zhǔn)確性來看，33個(gè)可檢驗(yàn)樣本中模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)收益率變動(dòng)方向的樣本數(shù)為24 個(gè)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)72.73%，表明模型對(duì)10年期國債收益率月度變動(dòng)方向具備較強(qiáng)的預(yù)判能力。

表2：2025年10月10年期國債收益率預(yù)測(cè)結(jié)果

表2詳細(xì)展示了2025年10月10年期國債收益率月度變化的預(yù)測(cè)結(jié)果。其中，模型預(yù)計(jì)10月收益率將上行約2bp，概率為48.07%（表1中可查詢）。此外，模型通過計(jì)算平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、方向準(zhǔn)確率與決定系數(shù)R2等指標(biāo)對(duì)模型結(jié)果有效性進(jìn)行驗(yàn)證。具體來看，平均絕對(duì)誤差（MAE）值為0.0146，表明國債收益率預(yù)測(cè)的平均偏差不足1.5bp；均方根誤差（RMSE）為0.0352，顯示模型對(duì)極端誤差的抑制能力良好，可降低個(gè)別異常值對(duì)整體預(yù)測(cè)結(jié)果的干擾；方向準(zhǔn)確率達(dá)72.22%，顯著高于33.33%的隨機(jī)猜測(cè)水平；R2為0.6543，說明模型能夠解釋約65.43%的國債收益率波動(dòng)方差，擬合效果較為理想。

從總體來看，圖1從訓(xùn)練過程、點(diǎn)預(yù)測(cè)精度、多任務(wù)拓展、特征重要性四個(gè)維度，呈現(xiàn)了模型對(duì)總樣本的估計(jì)結(jié)果。首先，根據(jù)收益率預(yù)測(cè)損失曲線顯示，訓(xùn)練損失隨迭代輪次（Epoch）推進(jìn)最終下降至0.0089，驗(yàn)證損失穩(wěn)定在0.0127，且兩者后期趨于重合，表明模型通過早停策略（EarlyStopping）有效平衡了訓(xùn)練擬合與泛化能力，未出現(xiàn)明顯過擬合。

其次，“預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比”與“實(shí)際值 vs 預(yù)測(cè)值”子圖中，預(yù)測(cè)序列與實(shí)際收益率序列走勢(shì)高度貼合，散點(diǎn)緊密分布在“理想預(yù)測(cè)線”附近；“誤差分布”直方圖顯示誤差均值為-0.0363，且誤差集中于[-0.1, 0.1]區(qū)間；在誤差累積分布函數(shù)中，平均絕對(duì)誤差（MAE=0.0747）對(duì)應(yīng)的累積概率快速上升，進(jìn)一步量化了誤差的集中性與可控性。在殘差時(shí)間序列中，殘差未呈現(xiàn)明顯的時(shí)序規(guī)律性波動(dòng)，說明模型已充分捕捉數(shù)據(jù)核心模式。

最后，在波動(dòng)率預(yù)測(cè)子圖中，預(yù)測(cè)波動(dòng)率與實(shí)際波動(dòng)率走勢(shì)一致性較高；滾動(dòng)方向準(zhǔn)確率子圖顯示，時(shí)間窗口內(nèi)方向準(zhǔn)確率總體達(dá)72.22%，部分窗口超過80%，驗(yàn)證了模型對(duì)收益率方向的判斷能力。

五

可移植性分析

模型通過模塊化架構(gòu)設(shè)計(jì)、靈活的數(shù)據(jù)適配機(jī)制及標(biāo)準(zhǔn)化部署流程，具備較好的可移植性與跨場景轉(zhuǎn)換能力，具體體現(xiàn)在以下方面：

• 一是模塊化架構(gòu)與參數(shù)化配置。模型采用松耦合模塊化架構(gòu)，將數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型構(gòu)建、評(píng)估決策等核心功能模塊獨(dú)立構(gòu)建，各模塊通過標(biāo)準(zhǔn)化接口交互，支持單獨(dú)調(diào)用與功能替換，為場景化定制開發(fā)提供基礎(chǔ)。同時(shí)，對(duì)序列長度、訓(xùn)練集劃分比例、學(xué)習(xí)率、Dropout率等關(guān)鍵超參數(shù)采用集中式參數(shù)配置模式，可根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模、任務(wù)特性快速調(diào)整，顯著降低二次開發(fā)的時(shí)間成本。

• 二是多維度數(shù)據(jù)適配能力。首先，數(shù)據(jù)輸入靈活性，僅需包含日期列與目標(biāo)變量（如10年期國債收益率變化量）即可預(yù)測(cè)，宏觀經(jīng)濟(jì)、市場流動(dòng)性等可選特征可靈活增減；其次，模型內(nèi)置自動(dòng)化異常處理機(jī)制，可識(shí)別并修正缺失列、異常日期格式及編碼錯(cuò)誤，樣本量不足時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整批次大小以保障訓(xùn)練穩(wěn)定性；最后，模型能改變預(yù)測(cè)目標(biāo)，通過修改目標(biāo)變量與特征集合，可用于其他期限國債、企業(yè)債、股票指數(shù)等多類金融資產(chǎn)的預(yù)測(cè)任務(wù)，顯示對(duì)金融時(shí)間序列的普適性。

圖2：量化模型擬合結(jié)果

六

推廣價(jià)值與未來展望

本案例將KNN算法及深度學(xué)習(xí)融入到國債收益率預(yù)測(cè)模型中，為相關(guān)研究提供了新的方法。一是提出“Bi-LSTM+Transformer與歷史注意力KNN”的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過協(xié)同捕捉時(shí)間序列的短期依賴、長期趨勢(shì)與歷史相似模式，構(gòu)建了更適配復(fù)雜金融市場動(dòng)態(tài)的模型。二是設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向的非對(duì)稱MSE損失函數(shù)，針對(duì)債券投資風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避需求優(yōu)化損失權(quán)重分配，為不對(duì)稱收益場景（如衍生品定價(jià)、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估）的模型優(yōu)化提供了可借鑒的設(shè)計(jì)思路。三是驗(yàn)證了蒙特卡洛Dropout方法在國債收益率預(yù)測(cè)不確定性量化中的有效性，通過采樣機(jī)制實(shí)現(xiàn)置信區(qū)間估計(jì)，為深度學(xué)習(xí)模型的可靠性評(píng)估提供了可行性。

展望未來，該模型還能從多維度推進(jìn)技術(shù)迭代與場景拓展，進(jìn)一步提升其學(xué)術(shù)和實(shí)踐價(jià)值。在多資產(chǎn)聯(lián)合建模方面，可嘗試構(gòu)建多輸出預(yù)測(cè)框架，同步預(yù)測(cè)不同期限國債收益率來測(cè)量收益率曲線的變化；同時(shí)還可以嘗試聯(lián)合國債、信用債與利率互換市場，挖掘跨市場聯(lián)動(dòng)機(jī)制與風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑，為多元化投資策略提供更全面的決策。

在實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)能力方面，模型還可以嘗試引入Kafka+Flink流式計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)接入與特征動(dòng)態(tài)計(jì)算；通過TensorFlow部署模型推理服務(wù)，優(yōu)化計(jì)算資源調(diào)度與模型響應(yīng)速度，滿足高頻交易與實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)務(wù)需求。

七

總結(jié)

本案例構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的10年期國債收益率預(yù)測(cè)模型，通過創(chuàng)新的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、增強(qiáng)型特征工程與風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向的損失函數(shù)設(shè)計(jì)，達(dá)到了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。模型在MAE、方向準(zhǔn)確率等核心指標(biāo)上表現(xiàn)較好，同時(shí)具備不確定性量化與自動(dòng)化決策能力，可應(yīng)用于投資決策與風(fēng)險(xiǎn)管理等場景。

隨著多資產(chǎn)建模、實(shí)時(shí)計(jì)算與可解釋性技術(shù)的持續(xù)迭代，該模型可以進(jìn)一步拓展應(yīng)用邊界，從單一國債收益率預(yù)測(cè)升級(jí)為多維度金融市場預(yù)測(cè)分析，提供更全面的技術(shù)，助力科技與金融的深度融合。

本文作者 | 研究發(fā)展部?

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