20250617-山西证券-量化投资框架_基于JumpModel和XGBoost的资产配置框架_17页_2mb

山西证券有限公司的量化投资框架基于JumpModel和XGBoost，用于资产市场状态识别、预测和配置，目标是通过动态调整优化收益与风险。框架采用JumpModel分解收益率变化以捕捉市场跳跃，XGBoost进行集成学习预测，并基于均值-方差优化构建投资组合。回测显示，使用7种资产时，策略年化收益率达6.37%，信息比率0.58；在配置上限测试中，改变上限对整体表现影响较小。风险包括模型失效和市场波动不确定性，建议谨慎使用。

关键创新是JumpModel避免了传统HMM的平滑假设，通过跳跃参数提升对市场突变捕捉；XGBoost使用默认参数以简化优化；回测覆盖沪深300、中证500、债券等资产，表现稳健但交易频率在中证500较高，可能影响收益。