◇ 作者：山西证券自营部产品总监、高级经济师 黄维
◇ 本文原载《债券》2026年2月刊
摘 要
在债券市场高波动率市场环境下，本文构建了多因子模型与长短期记忆（LSTM）神经网络模型相融合的动态对冲策略，以更好捕捉市场趋势与波动特征，为动态调整投资组合提供数据支持。2020—2024年历史数据的回测结果表明，上述对冲策略在年化收益率、最大回撤及夏普比率等指标上的表现，优于传统多因子模型与国债ETF投资。该策略为债券市场构建了既具有理论创新性又具备实践可行性的动态对冲框架，也为投资者在复杂市场环境下实现风险收益平衡提供了参考。
关键词
LSTM神经网络 多因子模型 动态对冲 市场波动
研究背景与思路
在金融市场中，债券因风险较低、收益相对稳健，一直是普通投资者较为喜爱的金融产品。但近年来，全球经济形势动荡加剧，债市波动越发剧烈，传统债券投资组合的风险在上升。为此，业界开始探索应对债市高位大幅波动的投资策略，同时博取波段操作机会。
在实践中，多因子模型在债券投资中被广泛使用，其依据债券的信用评级、久期、收益率曲线形态等诸多因素进行配置，有助于分散风险并降低最大回撤。
随着人工智能的快速发展，深度学习模型已在各类数据场景中经常出现，其在资产价格预测等方面表现尤为突出。其中，长短期记忆（LSTM）神经网络模型能够有效捕捉序列数据的时间模式，同时识别长期依赖关系，在捕捉市场趋势和波动特性方面优于传统的时间序列模型。
动态对冲策略通过调整资产配置比例来应对市场波动和风险。在债券投资中，动态对冲策略往往与多因子模型等市场预测模型相结合，从而得到更为优质的组合配置。
当前，上述多因子模型、LSTM神经网络模型及动态对冲策略在金融领域已得到广泛关注与运用，但实践仍存在明显不足。一是传统多因子模型在面对市场波动时难以及时调整因子权重，因此适应性较差。二是现有研究多聚焦于股票市场，对于债券投资中LSTM神经网络模型应用的系统性探究较为缺乏。三是现有动态对冲策略在多数情况下是基于单一模型来构建的，对于将多因子模型与深度学习模型相结合的优化处理方案还缺乏研究与应用。
笔者认为，基于模型特点，采用LSTM神经网络模型与经典多因子模型配合动态对冲策略，构成LSTM+多因子动态对冲策略，可以有效降低债券投资组合的波动率，增强稳定性。具体分为四步：一是构建多因子模型，通过选取合适且具有较好预测效果的因子，使投资组合收益更加稳定。二是采用LSTM神经网络模型实现基于时间线索的相关特征寻找，充分利用其时序性特点对历史数据的非线性规律进行建模，实现对债市相关变化的准确、灵敏判断。三是依据前两个步骤找到可以应用多因子模型与LSTM神经网络模型的预测结果，来构建动态对冲策略，以控制债市大幅波动时的风险敞口。四是通过回溯测试与实证研究，将本方法与传统做法进行对比，检验其有效性。
模型与对冲策略的构建
（一）多因子模型与LSTM神经网络模型的结合
使用多因子模型进行量化投资，其应用步骤通常如下。一是进行因子筛选，从候选因子库中筛选出具备显著预测能力的因子。常用的筛选方法包括统计分析及机器学习等。二是进行因子权重分配。按照因子对收益的贡献程度，运用线性回归、岭回归、套索（Lasso）回归等方法，优化各因子的权重。三是构建投资组合模型。把各因子的影响合并，从而得到投资组合模型，构建债券投资组合。四是定期针对投资组合进行调整，以顺应市场环境变化、抓住投资机会。
LSTM神经网络模型的结构涵盖输入门、遗忘门及输出门，能够有选择性地对信息进行保留或遗忘操作，在处理时间序列数据时展现出较好的性能。具体而言，输入门判定哪些新信息应当存储到细胞（记忆单元）之中，遗忘门负责决定哪些信息从细胞中丢弃，而输出门判定哪些信息要输出到下一步。LSTM神经网络模型的门控机制可有效处理数据噪声，使模型在面对异常输入、干扰或不确定性时，能够保持稳定性和功能完整性。
在债券投资组合的优化方面，多因子模型能够提供债券基本面和市场特征相关信息，而LSTM神经网络模型擅长捕捉市场趋势与波动特征。二者相结合构建动态对冲策略，可提升组合的收益稳定性和抗风险能力。
（二）动态对冲策略的构建
1．以风险平价模型为基础
风险平价策略最初来自桥水基金的全天候策略，能够穿越牛熊周期，使组合波动率相对较低，持续稳定地获得收益。该策略会对资产权重加以调整，进而让每种资产对组合所产生的风险贡献达到相等的状态。其公式为：
其中，wi表示第i种资产的权重，σi表示第i种资产的波动率。
2．基于组合进行动态调整
在多因子模型基础上，引入LSTM神经网络模型的预测能力，依照其预测结果对各因子的权重进行动态化调整，以优化组合的收益风险。
多因子模型公式为：
其中，Rt表示在时间t的收益，βi表示第i个因子的系数，Fi，t表示在时间t的第i个因子值，α表示常数项，表示误差项。
在此基础上，引入LSTM神经网络模型，根据LSTM神经网络模型的预测结果，动态调整各因子的权重，以优化组合的收益风险比。
构建的LSTM神经网络模型为：
其中，ht表示在时间t的隐藏状态，Wh和Wx表示权重矩阵，xt表示在时间t输入，b表示偏置项，f表示激活函数。
3．进行风险控制
基于风险平价策略设置止损机制及建立对冲机制，控制组合风险，以保证在市场出现剧烈波动的情形下，降低波动率，实现足够的防护。
4．选取因子
在多因子模型中，因子的选取方法、权重的分配方式，直接关乎组合的收益与风险。基于债券的特性，笔者选取以下关键因子：一是信用等级，其反映债券信用风险，一般由专业机构进行评定；二是久期，用来衡量债券价格对于利率变动的敏感性；三是收益率曲线中的关键点，能够反映不同期限债券的收益率水平；四是流动性，通常借助成交量与买卖价差加以评估。
基于上述因子和历史数据，对各因子展开相关性分析，筛选出具备显著预测能力的因子，给予较高权重。接着，通过线性回归、岭回归及最小绝对值收敛和选择套索回归等方法，对各因子权重进行优化处理。最后，选定信评、久期、到期收益率、流动性作为主要因子，依据其对收益的贡献程度，确定相应的权重。
实证分析
（一）数据与模型设定
在实证研究中，笔者选取2020年1月1日—2024年12月31日国泰上证5年期国债ETF（511010，以下简称“国债ETF”）的历史收盘价作为标的资产数据。将中国债券市场信用债平均评级（AAA/AA+/AA）作为信用等级代理变量（CreditRating），久期采用中债综合指数平均久期（Duration），收益率曲线使用10年期国债收益率与1年期国债收益率的差值（10Y-1Y）来体现期限利差（YieldSpread），流动性采用对国债成交金额进行月度加总的数据（Liquidity）。笔者选取前述四因子构建模型：
其中，Rt为债券投资收益率，因子权重β1、β2、β3、β4通过岭回归优化。
LSTM神经网络模型的输入层为因子序列（信用评级、久期、收益率曲线、流动性），输出层为市场趋势预测值（上涨/下跌）。
构建动态对冲策略模型：
根据LSTM神经网络模型的预测信号调整资产权重wt ，以控制风险平价模型中的波动率σt 。
（二）回测与计算过程
1．操作步骤
首先，对数据进行预处理。主要是运用标准化因子对信用评级、久期、收益率曲线及流动性这些因子要素开展Z-score标准化的操作。针对交易成本与滑点（实际成交价格与预期成交价格之间的差异），设定每次进行调仓时的交易成本为0.1%，滑点为0.05%。
其次，对模型进行训练与验证。将2020年1月1日—2023年12月31日的数据划定为训练集，将2024年1月1日—12月31日的数据划定为测试集。
在模型训练前，通过系统化超参数优化流程确定LSTM神经网络模型的关键参数配置，基于训练集数据，对隐藏层单元数（候选值：32/64/128）、学习率（候选值：0.0001—0.01）、训练轮次（上限100轮）等参数进行调优。在训练集中选取后20%数据作为验证集，监控模型在验证集上的损失值，当连续5轮验证损失未改善时中止训练，最终选出在验证集上表现最优的参数组合（隐藏层单元数=64，学习率=0.001，训练轮次=50）。上述过程有效平衡了模型拟合能力与计算效率，为后续的预测任务提供了可靠的参数配置。
最后，进行回测。采用动态调仓，设定每月末依据LSTM神经网络模型预测信号对因子权重进行调整。同时，笔者以传统多因子模型（其因子权重为静态）和国债ETF（511010）作为基准对比对象进行分析。
2．测算结果
表1为按年度展示的计算结果。从收益表现来看，在2020—2024年，LSTM+多因子动态对冲策略组合的年化收益率达到8.1%，相较于传统多因子模型组合的5.5%以及国债ETF的6.5%而言，数值明显要高。从最大回撤来看，LSTM+多因子动态对冲策略组合的平均回撤为-3.4%，优于传统多因子模型组合的-4.3%以及国债ETF的-3.9%。从风险调整后收益来看，LSTM+多因子动态对冲策略组合的夏普比率为1.4，明显高于传统多因子模型组合的1.0以及国债ETF的1.2，表明在单位风险的前提下，该模型能够获取更多收益。
从市场适应性来看，在2021年牛市期间，LSTM+多因子动态对冲策略凭借拉长相关债券久期以及增持高等级信用债等操作，最终实现高达10.5%的收益；在2022年熊市阶段，LSTM+多因子动态对冲策略通过缩短久期以及降低杠杆等举措，使最大回撤控制在-4.2%，优于传统多因子模型-5.1%的表现；在2024年震荡市期间，经过对权重进行动态调整，LSTM+多因子动态对冲策略达到72%的胜率，展现出良好的灵活性。从因子贡献度来看，收益率曲线因子对模型收益的贡献最大，占比约 40%；流动性因子在2022年市场调整期起到关键对冲作用，降低回撤率1.5%。
基本结论
上述实证分析显示，LSTM+多因子动态对冲策略在2020—2024年债市周期中具有明显的投资优势，显著提升了债券投资组合的收益稳定性与抗风险能力，在不同市场周期中均能优化风险平价权重、降低收益波动性。这为高波动环境下的债券投资组合优化提供了可行路径。
不过，LSTM+多因子动态对冲策略也存在一定的局限性：一是模型依赖历史数据质量，若因子选取不足（如未纳入宏观经济高频数据），可能影响预测精度；二是LSTM神经网络模型的训练需要大量计算资源，普通投资者难以实时应用。
整体来看，本文研究为债券市场构建了既具有理论创新性又具备实践可行性的动态对冲框架，也为投资者在复杂市场环境下实现风险收益平衡提供了参考依据。在实践中，投资者可参考模型的动态调仓逻辑，在牛市中适度拉长久期，在熊市中缩短久期并增加高等级债券配置。未来投资者还可以进一步优化因子选择，如加入通胀预期因子，并探索更复杂的深度学习架构，以获得更优的计算模型及更丰厚的投资收益。
