引言
本研究构建了基于深度学习的10年期国债收益率预测模型，通过创新的混合神经网络架构、增强型特征工程与风险导向的损失函数设计，达到了较好的预测结果，提升了信用评估的前瞻性与科学性，并在新华社品牌工作办公室指导、中国经济信息社主办的2025企业家博鳌论坛品牌信用建设论坛上，获评“金融新质生产力优秀实践”。该成果不仅是金融科技在风险管理领域的成功实践，也为市场参与者提供了更为可靠的决策参考，切实呼应了发展新质生产力、推动金融业转型升级的时代要求。
报告正文如下
一
创新背景与目标
国债收益率作为代表性无风险利率，其波动直接影响资产定价、投资组合配置、风险管理及货币政策传导效率，是金融市场重要的“晴雨表”。ARIMA、VAR等传统计量经济学模型在国债收益率预测领域已广泛应用，但在复杂的金融市场环境下，存在一些局限性。一是对非线性关系刻画不足。经济金融变量（如PMI、DR007）与国债收益率之间存在动态耦合的非线性关联，传统线性模型难以捕捉这种复杂的非平稳特征。二是较难同时捕捉多维特征。金融市场数据呈现多源异构特性，传统模型较难有效融合宏观经济指标、市场流动性指标及历史交易信息等。三是缺乏对不确定性的量化。传统点预测仅提供单一结果，无法给出预测结果的置信区间，导致投资者难以进行精准的风险评估。四是传统模型对市场突发信息的反应滞后，参数更新周期长，难以适应金融市场的快速波动。
近年来，量化择时模型在利率预测领域的应用取得显著进展，许多机构通过加入机器学习等技术进一步提升预测精度。随着深度学习技术在序列建模领域的突破，其强大的特征提取与非线性拟合能力为解决传统模型的局限性提供了新的技术路径，因此构建基于深度学习的国债收益率预测系统具有重要的理论与实践价值。
本案例描述了基于KNN方法加入机器学习完成构建的10年期国债收益率预测模型。在宏观经济与债券市场分析中，历史相似度匹配是一种常用预测手段。KNN方法可通过寻找历史上与当前市场状态相似的时间序列窗口进行预测，但存在相似度度量固定、时间依赖捕捉不足、特征权重无法自动优化，需进一步完善。深度学习模型（如LSTM、TCN）能够建立时间依赖，但缺乏引用历史相似度的机制。本报告提出融合架构——Bi-LSTM与Transformer融合的混合神经网络架构，同时估计10年期国债收益率的短期时序依赖特征与长期趋势规律，并基于KNN法引入历史相似度注意力机制，实现对相似历史市场模式的动态检索与特征的利用，强化模型对市场转折节点的预判能力。此外，模型还设计了多任务协同学习框架，同步预测收益率变化、波动率及价格方向，并采用蒙特卡洛Dropout方法完成预测不确定性量化，解决传统点预测无法提供风险边界参考的问题。
模型创新性主要体现在以下三个方面：一是构建混合神经网络架构，融合Bi-LSTM的双向时序优势、Transformer的长序列依赖捕捉能力及历史注意力机制的模式匹配特性来提升市场趋势捕捉精度；二是设计了风险导向的非对称MSE损失函数，对收益率低估场景施加两倍惩罚权重，符合债券投资的利率风险规避需求；三是多方位预测收益率，包括整合点预测、区间预测、方向概率评估，同时优化信号输出机制，有效减少震荡区间的模糊信号。
二
技术方案架构
本模型采用寻找历史上与当前市场状态相似的时间序列窗口进行预测的思路，搭建了以下流程：特征变量构建与筛选（基于基本面、资金面、政策面构建影响国债的特征变量：制造业PMI、DR007、PPI、同业存单利率、美元兑人民币汇率、沪深300指数以及黄金期货价格）→深度神经网络架构→设计损失函数→不确定性量化→预测10年期国债收益率未来变动方向。
（一）特征变量构建和筛选
首先，报告通过系统化的特征构建与筛选，实现数据特征的深度挖掘：
基础特征构建：采用三角函数编码（month_sin、month_cos）捕捉季节性波动特征，解决月份变量的周期性表达问题。
滞后特征提取：选取10年期国债收益率（10ytm）、PMI、DR007等核心指标的1/2/3/6期滞后值，保留历史信息对当前收益率的影响痕迹。
移动统计特征：计算3/6/12期的移动平均（MA）与滚动标准差（STD），分别刻画趋势平滑性与市场波动性。
动量特征设计：构建3月期国债收益率动量与6月期PMI动量指标，捕捉市场趋势的强度与持续性。
高级特征融合：引入PMI荣枯线判断、期限利差及宏观变量交叉项（PMI×DR007）等，挖掘非线性关联特征。
特征筛选机制：基于皮尔逊相关系数排序，选取与目标变量相关性最高的30项特征，降低维度灾难影响，提升模型训练效率。
（二）深度神经网络架构
模型采用“双分支特征提取+多维度融合”的设计思路，具体结构如下：
图1：模型架构
输入层：接收维度为（batch_size, 12, 40）的时序数据，其中15为时间步长，30为特征维度。
Bi-LSTM（捕捉双向时序依赖）：通过128→64的双层Bi-LSTM网络捕捉双向时序依赖，每层后添加30%的Dropout层抑制过拟合。
Transformer（建模长期关系和全局依赖）：采用4向注意力机制的Transformer编码器，通过自注意力计算寻找长时间序列中的关键关系，并通过前馈网络（FFN）与层归一化（LayerNorm）优化特征表达。
特征合并模块：拼接Bi-LSTM与Transformer的输出特征，形成维度为（batch_size, 15, 256）的融合特征向量。
历史注意力机制（动态检索相似历史模式）：基于融合特征向量，提取当前序列最后时间步作为查询向量（Query），对历史数据库特征进行平均池化得到键向量（Key）与值向量（Value），通过注意力权重计算实现相似历史模式的动态匹配与特征加权。
全局特征提取（全局池化）：结合全局平均池化、全局最大池化及最后时间步特征提取，全面捕捉序列的整体趋势与关键时点信息。
全连接层：通过256→128→64的三层全连接网络进行特征压缩，每层配置批归一化（BN）与Dropout层，提升模型泛化能力。
多任务输出头：分别输出收益率变化（回归得到）、波动率、及收益率变动方向。
（三）设计损失函数
针对债券投资的风险偏好特性，本报告设计了非对称MSE损失函数。当实际收益率大于预测值（低估场景）时，损失权重设为2，重点惩罚可能导致投资损失的低估行为；当实际收益率小于等于预测值时，损失权重设为1，平衡常规预测误差。最终总损失采用加权求和方程可表示为：总损失=1.0×收益率预测损失+0.3×波动率预测损失+0.2×方向分类损失。
（四）不确定性量化方案
模型最后采用蒙特卡洛Dropout方法量化预测不确定性。通过在预测阶段保持Dropout层激活状态，对同一输入进行100次独立采样，基于采样结果计算均值（点预测值）、标准差（不确定性度量）及95%置信区间（2.5%分位数至97.5%分位数）。该方法无需额外训练模型，计算效率高，可用来风险评估与情景规划。
三
实施过程与难点突破
在模型训练过程中，首先面临样本规模约束下的批次大小不匹配问题。由于训练集与测试集的样本量相对有限，采用默认批次大小会导致最后一批数据样本数量不足，进而引发矩阵运算的维度一致性冲突。为解决这一问题，本研究设计了动态批次大小选择机制：通过预设合理的批次候选集（16、24、32 等），基于样本量的整除性原则筛选最优批次大小（本项目最终确定为24），同时结合TensorFlow数据集接口的drop_remainder=True参数，强制保证每批输入数据的维度统一性，从根本上规避了维度不匹配导致的训练中断问题，确保训练过程的稳定性。
其次，模型训练会遇到历史注意力机制中的维度适配问题，主要是当前训练批次数据与历史特征数据库的维度差异导致注意力权重计算失效的问题。本报告通过tf.tile函数将历史库特征张量动态扩展至与当前批次一致的维度规模，同时引入时序维度池化操作，将三维历史序列特征压缩为二维特征向量，使注意力计算中的查询向量与键、值向量满足矩阵乘法的维度要求，有效解决了跨批次特征的维度适配问题。
此外，为平衡模型的训练效果与泛化能力，本报告采用早停正则化策略，以验证集损失为监控指标，当验证损失连续多轮无显著下降时终止训练，避免模型陷入过拟合。实证结果显示，模型在训练至第18轮时达到最优性能状态：训练损失降至0.0089，验证损失稳定在0.0127，方向分类准确率达到72.22 %。该结果表明，通过合理的正则化策略与训练流程控制，模型既充分学习了数据中的有效特征，又有效抑制了过拟合风险，实现了训练精度与泛化性能的动态均衡。
四
成效分析
（一）核心预测指标表现
基于模型，2023年1月至2025年10月的预测结果如下：
表1：模型预测结果
表1显示了2023年1月至2025年10月期间模型对10年期国债收益率月度变动方向的预测结果。其中，可检验观测样本为2023年1月至2025年9月的33个月份。从预测方向准确性来看，33个可检验样本中模型准确预测收益率变动方向的样本数为24 个，预测准确率达72.73%，表明模型对10年期国债收益率月度变动方向具备较强的预判能力。
表2：2025年10月10年期国债收益率预测结果
表2详细展示了2025年10月10年期国债收益率月度变化的预测结果。其中，模型预计10月收益率将上行约2bp，概率为48.07%（表1中可查询）。此外，模型通过计算平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、方向准确率与决定系数R2等指标对模型结果有效性进行验证。具体来看，平均绝对误差（MAE）值为0.0146，表明国债收益率预测的平均偏差不足1.5bp；均方根误差（RMSE）为0.0352，显示模型对极端误差的抑制能力良好，可降低个别异常值对整体预测结果的干扰；方向准确率达72.22%，显著高于33.33%的随机猜测水平；R2为0.6543，说明模型能够解释约65.43%的国债收益率波动方差，拟合效果较为理想。
从总体来看，图1从训练过程、点预测精度、多任务拓展、特征重要性四个维度，呈现了模型对总样本的估计结果。首先，根据收益率预测损失曲线显示，训练损失随迭代轮次（Epoch）推进最终下降至0.0089，验证损失稳定在0.0127，且两者后期趋于重合，表明模型通过早停策略（EarlyStopping）有效平衡了训练拟合与泛化能力，未出现明显过拟合。
其次，“预测结果对比”与“实际值 vs 预测值”子图中，预测序列与实际收益率序列走势高度贴合，散点紧密分布在“理想预测线”附近；“误差分布”直方图显示误差均值为-0.0363，且误差集中于[-0.1, 0.1]区间；在误差累积分布函数中，平均绝对误差（MAE=0.0747）对应的累积概率快速上升，进一步量化了误差的集中性与可控性。在残差时间序列中，残差未呈现明显的时序规律性波动，说明模型已充分捕捉数据核心模式。
最后，在波动率预测子图中，预测波动率与实际波动率走势一致性较高；滚动方向准确率子图显示，时间窗口内方向准确率总体达72.22%，部分窗口超过80%，验证了模型对收益率方向的判断能力。
五
可移植性分析
模型通过模块化架构设计、灵活的数据适配机制及标准化部署流程，具备较好的可移植性与跨场景转换能力，具体体现在以下方面：
一是模块化架构与参数化配置。模型采用松耦合模块化架构，将数据处理、特征工程、模型构建、评估决策等核心功能模块独立构建，各模块通过标准化接口交互，支持单独调用与功能替换，为场景化定制开发提供基础。同时，对序列长度、训练集划分比例、学习率、Dropout率等关键超参数采用集中式参数配置模式，可根据数据规模、任务特性快速调整，显著降低二次开发的时间成本。
二是多维度数据适配能力。首先，数据输入灵活性，仅需包含日期列与目标变量（如10年期国债收益率变化量）即可预测，宏观经济、市场流动性等可选特征可灵活增减；其次，模型内置自动化异常处理机制，可识别并修正缺失列、异常日期格式及编码错误，样本量不足时动态调整批次大小以保障训练稳定性；最后，模型能改变预测目标，通过修改目标变量与特征集合，可用于其他期限国债、企业债、股票指数等多类金融资产的预测任务，显示对金融时间序列的普适性。
图2：量化模型拟合结果
六
推广价值与未来展望
本案例将KNN算法及深度学习融入到国债收益率预测模型中，为相关研究提供了新的方法。一是提出“Bi-LSTM+Transformer与历史注意力KNN”的混合神经网络架构，通过协同捕捉时间序列的短期依赖、长期趋势与历史相似模式，构建了更适配复杂金融市场动态的模型。二是设计风险导向的非对称MSE损失函数，针对债券投资风险规避需求优化损失权重分配，为不对称收益场景（如衍生品定价、信用风险评估）的模型优化提供了可借鉴的设计思路。三是验证了蒙特卡洛Dropout方法在国债收益率预测不确定性量化中的有效性，通过采样机制实现置信区间估计，为深度学习模型的可靠性评估提供了可行性。
展望未来，该模型还能从多维度推进技术迭代与场景拓展，进一步提升其学术和实践价值。在多资产联合建模方面，可尝试构建多输出预测框架，同步预测不同期限国债收益率来测量收益率曲线的变化；同时还可以尝试联合国债、信用债与利率互换市场，挖掘跨市场联动机制与风险传导路径，为多元化投资策略提供更全面的决策。
在实时预测能力方面，模型还可以尝试引入Kafka+Flink流式计算架构，实现宏观经济数据、市场交易数据的实时接入与特征动态计算；通过TensorFlow部署模型推理服务，优化计算资源调度与模型响应速度，满足高频交易与实时风险管理的实务需求。
七
总结
本案例构建了基于深度学习的10年期国债收益率预测模型，通过创新的混合神经网络架构、增强型特征工程与风险导向的损失函数设计，达到了较好的预测结果。模型在MAE、方向准确率等核心指标上表现较好，同时具备不确定性量化与自动化决策能力，可应用于投资决策与风险管理等场景。
随着多资产建模、实时计算与可解释性技术的持续迭代，该模型可以进一步拓展应用边界，从单一国债收益率预测升级为多维度金融市场预测分析，提供更全面的技术，助力科技与金融的深度融合。
本文作者 | 研究发展部
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