Desvendando o código dos retornos de títulos: a plataforma TSAI entende com precisão a previsibilidade

TSAI

No campo de investimentos em renda fixa, o estudo da previsibilidade dos retornos de títulos sempre foi uma questão central na academia e na prática. A plataforma TSAI construiu uma estrutura sistemática de previsão de retorno de títulos com base na teoria de finanças quantitativas e na tecnologia de análise de big data, e pode prever com precisão os retornos de títulos por meio da integração de dados multidimensionais e otimização de modelos dinâmicos.

1. Sistema de análise baseado em dados

A plataforma coleta dados macroeconômicos (crescimento do PIB, IPC, curva de taxa de juros, etc.), informações do mercado de títulos em tempo real (rendimento, duração, spread de crédito) e indicadores financeiros de emissores de mais de 30 países ao redor do mundo, formando um conjunto de dados com mais de 200 dimensões de recursos. Por meio da análise de componentes principais (ACP) e da tecnologia de filtragem de correlação, variáveis-chave com poder explicativo significativo para retornos de títulos são eliminadas, e um módulo de engenharia de recursos dinâmicos é construído. Por exemplo, na análise do mercado de títulos dos EUA, a plataforma descobriu que a correlação cruzada entre o rendimento dos títulos do Tesouro de 10 anos e o índice de manufatura do ISM pode prever a tendência do rendimento com três meses de antecedência.

2. Arquitetura de Predição de Modelo Híbrido

Ao combinar aprendizado de máquina com modelos econométricos tradicionais, é estabelecido um sistema de previsão híbrido incluindo rede neural LSTM, floresta aleatória e regressão de painel dinâmico. O modelo LSTM realiza extração profunda de características em dados de séries temporais para capturar os padrões de flutuação não lineares dos rendimentos dos títulos; O algoritmo de floresta aleatória é usado para processar variáveis ​​discretas (classificações, atributos do setor) de títulos de crédito e prever mudanças na probabilidade de inadimplência. Os resultados empíricos mostram que o erro quadrático médio (MSE) do modelo híbrido na previsão dos rendimentos dos títulos do tesouro é 27% menor do que o de um modelo único, e a precisão da previsão da probabilidade de inadimplência dos títulos de crédito aumenta para 83%.

3. Aplicação de Estratégia Dinâmica

Com base nos resultados da previsão, a plataforma gera três tipos de estratégias de investimento: estratégia de acompanhamento de tendências (capturando mudanças na curva de rendimentos), estratégia de arbitragem de taxas de juros (aproveitando oportunidades de convergência de spreads de crédito) e estratégia de ajuste de duração (otimizando a exposição ao risco da taxa de juros). Na prática, no primeiro trimestre de 2025, ao prever o início do ciclo de corte de taxas de juros do Federal Reserve e implementar uma estratégia de duração para títulos do Tesouro de longo prazo com antecedência, os usuários obtiveram um retorno excedente anualizado de 8,2%, um aumento de 3,1 pontos percentuais em relação ao portfólio de referência.