量化学习笔记之一：基于堆叠LSTM模型的十年期国债收益率预测

目 录1、金融时序预测和神经网络模型 4融间列测型的进 4经络型和LSTM模型 42、基于堆叠LSTM模型的国债收益率预测 6叠LSTM6债益预模构建 6据理样建 7型计评估 7型果 83、后续优化方向 94、风险提示 9图表目录图表1神网模构 4图表2：RNN模结构 5图表3：LTSM模结构 5图表4报模结构 6图表5模样划分 7图表6模网架构 7图表7模评表现 8图表8模测集效果 8图表9模未预势 8型之一的长短期记忆（LSTM）域的应用。1、金融时序预测和神经网络模型度学习模型的三个主要发展阶段。第一阶段RIAGRCH存在的非线性和复杂动态关系，从而导致信息损失、预测精度不足等问题。第二阶段，随着机器学习技术的发展，支持向量机（SVM）、随机森林（RF）要手动提取数据特征，难以捕捉金融时间序列的长时依赖与复杂非线性映射。第三阶段LSTMGRU等，是专门为处理序列数据而设计的网络，由于具备记忆性和参数共享等优势，是当前主流的金融时序预测方法之一。神经网络模型和LSTM模型神经网络模型（NeuralNetworks，NN）是一种模仿人脑神经元连接结构设计的机器学习模型，也是深度学习的基础结构。其核心是通过输入层→隐藏层→输出层的多层神经元加权连接，结合激活函数实现非线性变换，自动从数据中学习规律、提取特征，最终实现预测、分类、聚类等任务。图表1：神经网络模型结构BioEssayspublishedbyWileyPeriodicalsLLC， 注：上图仅展示部分经典神经网络模型结构，具体为单层感知机(SLP)、多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)和图神经网络(GNN)深度学习模型以深层神经网络为基础。早期的浅层神经网络模型，如单层感知机(SLP)和多层感知机（MLP），仍较多依赖人工特征工程，学习能力有限，属于传统机器学习范畴；后期发展出的深层神经网络模型，如卷积神经网络(CNN图神经网络(GNN)循环神经网络(RNN，全称RecurrentNeuralNetworks)是一种专门用于处理序列数据的神经网络。RNN在网络结构中引入循环结构设计，使得网络能够记忆RNN模型应运而生。长短期记忆神经网络（LSTM，全称LongShort-TermMemory）是为解决传统RNN的长期依赖问题而专门设计的模型。LSTM通过引入特有的门控机制（遗忘门、输入门、输出门）RNN失/爆炸问题，具备捕捉长期依赖关系的能力；而且其门控结构的动态选择性，使得模型能够过滤序列中的噪声与无关信息，增强对不规则数据的鲁棒性。图表2：RNN模型结构UnderstandingLSTMNetworks，注：A表示局部神经网络，X表示输入值，h表示输出值图表3：LTSM模型结构UnderstandingLSTMNetworks，注：A表示局部神经网络，X表示输入值，h表示输出值LSTM在债券收益率的时间序列预测上具备优势。债券收益率受到经济、政策、市场等多重因素的长期交互影响，具有非平稳、非线性、高噪声和长记忆性等特征。在进行债券收益率预测时，LSTM的上述优势使其能够有效处理长时期的时间序列，同时过滤噪声，精准捕捉收益率的动态变化规律。LSTM学习模型在固收量化领域的应用和效果。2、基于堆叠LSTM模型的国债收益率预测堆叠LSTM模型堆叠LST（SackedLSTM）是指将多个LSTM层按顺序连接形成的深度神经LSTMLSTMLSTMLSTM征提取上更具优势，更加适配金融场景的复杂时序预测。本报告采用了三层堆叠LSTM+Dropout正则化的经典稳健架构来构建十年期国债收益率预测神经网络模型。LSTM市场情绪等更多相关变量的时序数据来提升预测效果。图表4：报告模型结构数据处理和样本构建数据标的为中债十年期国债到期收益率，样本选取的时间区间为2021年初至数（202512121236数据处理方面LSTMinaxScaler方法将收益率差分序列标准化到[-1,1]区间，避免不同量纲对模型训练的影响。样本构建方面601172列样本。由于时间序列预测的本质是基于历史信息预测未来，因此在样本划分上必须严格遵守时间顺序，否则会出现数据泄露问题（指模型使用未来数据来预测过去，导致预测精度失真）。本报告的模型按照时间顺序，将时间序列样本划分为训练集——验证集——测试集的三层结构：8020%作为测试集；9010%作为验证集；72820图表5：模型样本划分数据集划分比例截止时间作用72%8%20%2024/8/152024/12/292025/12/12的核心数据，用于训练模型所有不参与模型参数的直接训练，仅用于超参数调优和防止过拟合完全独立，用于最终模型精度评估模型设计和评估模型架构由LSTM、Dropout和Dense层组成，具体如下表所示：图表6：模型网络架构网络层神经元数量 作用LSTM（第一层）128 从原始输入序列中提取初级时间特征，输出128维的特征向量- 正则化，防止模型过拟合64 对第一层输出特征进行进一步提取、降低度 特征向量- 正 模型过拟合32 对第一层输出特征进行进一步提取、降低维度，输出最终32维特征向量- 正则化，防止模型过拟合32 对LSTM输出的32维特征向量进行非线性变换5 输出未来一周收益率差分项DropoutLSTM（第二层）DropoutLSTM（第三层）DropoutDense（全连接层）Dense（输出层）训练策略上，模型迭代轮次为200轮，以降低验证集损失为优化目标，每轮迭代通过训练集训练模型，并将其应用到验证集上测试损失即预测值和真实值的误50时停止训练，避免模型出现过度拟合。模型评估上（MAE）和均方根误差（RMSE）作为模型评估指标。模型结果基于上述设计，最终构建出一个包含约1327771.43BP周（2025121520251219）10势，最优模型对2025年12月9日的十年期国债收益率预测值为.8330，相比2025年12月12日的1.8396%有小幅下降。评价指标 含评价指标 含义 模型结果平均绝对误差（MAE）值 .%均方误差（MSE）衡量预测值与真实值之间的平方误差0.000408均值均方根误差（RMSE）MSE的平方根，对较大误差给予更大.%的惩罚图表8：模型测试集预测效果实际收益率(%) 预测收益率(%)1.95 1.901.90 1.85 1.80 1.75 1.70 1.65 1.60 1.55 1.502024/12/26 2025/2/26 2025/4/26 2025/6/26 2025/8/26 2025/10/26， 截止日期：2025年12月12日图表9：模型未来预测趋势实际收益率(%)预测收益率(%)实际收益率(%)预测收益率(%)1.901.851.801.751.701.651.601.551.50，；注：实际收益率截至2025年12月12日，预测收益率截至2025年12月19日3、后续优化方向模型设计优化。在现有模型的基础上，针对时间窗口、数据处理、网络架构和训练策略等相关设计进行