20240806-华泰期货-量化专题报告_基于多因子体系的基差预测模型_16页_2mb

报告分析总结：华泰期货量化策略专题报告

本报告基于《华泰期货量化策略专题报告20240712：转融通暂停影响简述》，展开对股指期货年化基差率相关因子的量化分析。报告首先使用Pearson相关系数衡量因子的线性关系，以及Distance相关系数评估非线性关系，探讨因子在不同预测周期的表现并进行筛选。随后，构建了基于线性回归模型(OLS+Ridge)和非线性机器学习模型(RandomForest、Xgboost)的年化基差率预测模型，并展示了在不同预测周期下的效果。

核心方法包括：收集2017年至今的数据，使用滚动窗口技术训练和预测模型。预测目标为t+n（n=1至60）的季连续合约年化基差率，经过标准化处理确保因子的有效性。

主要发现：公募指增超额和指数波动率类因子对基差率影响显著。公募指增超额因子在短期内相关性较强，但随预测周期延长而下降，而指数相关因子影响持续。在模型预测中，Xgboost表现最佳，周度预测MSE平均0.0044%，涨跌准确率平均57.70%，最高达62.13%。其他模型如OLS+Ridge和RandomForest在长期预测中准确率较低。

报告指出，核心观点强调管理人超额能力短期影响基差，现货市场波动对基差影响持久，而风险提示提醒模型基于历史数据，可能失效。

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