2025年彭博中国区FICC量化训练营案例报告.pdf

报告摘要

2025年8月22日，彭博中国区 FICC 量化训练营（Code Crunch China）在上海和北京两地圆满收官。在本次活动中，参与者通过彭博量化平台 BQuant Desktop，结合彭博数据和工具、针对不同的标的和主题，制定量化交易策略或开发量化分析应用，全面展示了量化投研的独特优势与创新能力。本期量化训练营共有16家领先金融机构和专家组成的团队参与，通过线上培训与线下大师分享会交流想法、切磋经验，最终取得卓越成果，集结成册。

回测区间为2024年5月1日至2025年4月30日，在设定滑点及交易手续费后，仅用机器学习模型的直接策略年化收益率约10.72%，夏普比率1.378；加入反转增强策略后，年化收益率有所提高，夏普比率也有所提升，最大回撤相对减小。在欧元整体上升趋势中，该策略能跑赢持有欧元仓位不动的策略，且反转增强策略在震荡阶段无效交易信号更少，胜率更高。

• 运用近10年的美债收益率月度数据，将数据划分为训练集、测试集和预测集，通过 XGBoost 机器学习模型开展滚动预测。在得到模型预测值与真实值的误差序列之后，引入均值回归半衰期（Half-Life of Mean Reversion）的估计方法，并利用离散化的 Ornstein–Uhlenbeck（OU）过程来衡量误差相对于均值的偏离在多长时间内回归至50% 的水平，检验得到预测值和真实值之间的误差具有均值回归的特性。