高波动率环境中的债券基金组合优化

——基于LSTM神经网络的多因子动态对冲模型

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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。（剩余4507字）

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