Tahvil getirilerinin kodunun çözülmesi: TSAI platformu öngörülebilirliği doğru bir şekilde anlıyor

TSAI

Sabit getirili yatırım alanında, tahvil getirilerinin öngörülebilirliğinin incelenmesi her zaman akademide ve uygulamada temel bir konu olmuştur. TSAI platformu, nicel finans teorisi ve büyük veri analizi teknolojisine dayalı sistematik bir tahvil getirisi tahmin çerçevesi oluşturdu ve çok boyutlu veri entegrasyonu ve dinamik model optimizasyonu yoluyla tahvil getirilerini doğru bir şekilde tahmin edebiliyor.

1. Veri odaklı analiz sistemi

Platform, dünya çapında 30'dan fazla ülkeden makroekonomik verileri (GSYİH büyümesi, TÜFE, faiz oranı eğrisi vb.), gerçek zamanlı tahvil piyasası bilgilerini (getiri, süre, kredi marjı) ve ihraççı finansal göstergelerini toplayarak 200'den fazla özellik boyutuna sahip bir veri seti oluşturuyor. Temel bileşen analizi (PCA) ve korelasyon filtreleme teknolojisi kullanılarak, tahvil getirileri için önemli açıklama gücüne sahip temel değişkenler elenir ve dinamik bir özellik mühendisliği modülü oluşturulur. Örneğin, ABD tahvil piyasası analizinde platform, 10 yıllık Hazine getirisi ile ISM imalat endeksi arasındaki çapraz korelasyonun, getiri eğilimini üç ay öncesinden tahmin edebileceğini buldu.

2. Hibrit Model Tahmin Mimarisi

Makine öğrenmesi ile geleneksel ekonometrik modellerin bir araya getirilmesiyle LSTM sinir ağı, rastgele orman ve dinamik panel regresyonunu içeren hibrit bir tahmin sistemi oluşturulmuştur. LSTM modeli, tahvil getirilerinin doğrusal olmayan dalgalanma modellerini yakalamak için zaman serisi verileri üzerinde derin özellik çıkarımı gerçekleştirir; Rastgele orman algoritması, kredi tahvillerinin ayrı değişkenlerini (derecelendirmeler, endüstri özellikleri) işlemek ve temerrüt olasılığındaki değişiklikleri tahmin etmek için kullanılır. Ampirik sonuçlar, hibrit modelin hazine tahvili getirilerini tahmin etmedeki ortalama kare hatasının (MSE) tek modele kıyasla %27 daha düşük olduğunu ve kredi tahvili temerrüt olasılığını tahmin etme doğruluğunun %83'e yükseldiğini göstermektedir.

3. Dinamik Strateji Uygulaması

Platform, tahmin sonuçlarına dayanarak üç tür yatırım stratejisi oluşturuyor: trend takip stratejisi (getiri eğrisindeki değişiklikleri yakalama), faiz oranı arbitraj stratejisi (kredi spread yakınsama fırsatlarından yararlanma) ve süre ayarlama stratejisi (faiz oranı riskine maruz kalmayı optimize etme). Uygulamada, 2025'in 1. çeyreğinde, Federal Rezerv'in faiz oranı indirim döngüsünün başlangıcını tahmin ederek ve uzun vadeli Hazine tahvilleri için önceden bir vade stratejisi uygulayarak, kullanıcılar yıllık %8,2'lik bir aşırı getiri elde ettiler; bu da referans portföye göre 3,1 puanlık bir artış anlamına geliyor.