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【央视新闻客户端】
国投期货研究院
日内交易对于品种的选择有较为严格的要求。尽管日内价格波动与大部分宏观基本面因素已经不存在紧密关联，但不同品种的价格走势形态所体现出的资金行为和活跃度千差万别，一概而论地采用同一套交易机制往往导致偏离预期的收益特征。从传统定义考量，成交活跃度、波动幅度和交易成本是影响日内策略收益表现的三大要素。碳酸锂期货自2023年上市以来，交易所对平今仓手续费实行免收政策，而且当前其成交量和波动率在所属板块中均位于前列。除了已被广泛应用于日内的品种如铁矿、甲醇、玻璃等以外，年轻的碳酸锂开始成为不少交易者的更优选择。
针对碳酸锂期货的波动特点，我们尝试同步采用线性模型和非线性模型，基于动量、波动率、资金流、流动性及量价相关性等多维度数据进行建模。实证结果显示，相较于基准策略，XGB模型胜率提升16%、盈亏比提升1.7、最大回撤降低0.5%。同时，模型在样本内与样本外表现出较为稳定的预测胜率。尽管样本内平均波动和趋势性要好于样本外，但样本外展现出了稳定的风险控制能力，通过动态调整减少短期交易频次，降低频繁开平仓造成的磨损。同时，策略在样本外保持了较优的夏普比，这也反映出XGB模型在碳酸锂等高波动品种预测中趋势和反转兼顾的优势。
正文
碳酸锂价格波动剧烈，产业基本面因素相对复杂。它不仅受到上游锂矿开采、中游锂盐厂加工产能和库存等基本面因素驱动，也紧密关联下游新能源汽车销量、产业政策变动以及市场交易情绪。当交易聚焦于日内波动，基本面数据的影响被淡化，市场资金行为、突发消息新闻成为主要影响因素。
在高波动、价格频繁跳空的市场中，基本面模型面临较大的预测困境，核心原因在于输入数据与市场动态会出现较大偏移。另一方面，线性模型依赖于静态、线性且具有可加性的关系假设，而实际市场却呈现出强烈的动态非线性、交互性及突变性特征。具体来看，观察碳酸锂期货日内走势，当突发消息引发价格跳越时，市场定价逻辑会发生结构性突变，导致因子与价格之间的关系不再是固定不变的状态。同一个因子在不同市场环境下，其影响方向和作用力可能完全不同，这也相应使得线性模型拟合的固定系数容易失效。
图：碳酸锂期货历史波动率
同时，因子间复杂的交互作用需要模型不断拟合，而线性模型依赖人工预设交互项，难以捕捉市场真实的决策逻辑。同时高波动市场伴随着大量噪声，许多短期的价格波动是随机的、由流动性等因素驱动，并不能反映出市场真实趋势。而线性模型对噪声和信号的区分能力不足，往往在平滑噪声的同时过滤掉了关键突变信号，导致其在市场剧烈变动时刻容易失灵。因此，线性模型较为静态的范式难以适应高波动市场的动态特征，灵活度相对较弱。
在此领域，XGBoost等树模型相较于传统线性模型，展现出多方面的显著优势。首先，XGBoost的核心优势在于其强大的非线性关系捕捉能力。针对日内价格跳越等现象，模型可以通过树的分裂结构自动识别并拟合数据中隐藏的复杂非线性模式，更好的对市场行为进行归纳。其次，XGBoost能够自动学习高阶特征交互效应。在日内交易中，信号的强度通常会依赖于多个条件的组合。例如，成交量急剧放大与价格突破两个条件同时发生时，其意义远大于单一信号。相比传统线性模型需要手动构造交互项，过程繁琐且易遗漏隐含信息。XGBoost在构建树的过程中，天然地通过多特征组合分裂来发掘并利用这些复杂的交互作用，从而做出更为精准的判断。最后，XGBoost在实践上更具鲁棒性和灵活性。首先模型对数据的分布没有严格的假设，可以更好地处理金融时间序列中常见的尖峰厚尾和数据噪声，此外，相比于深度学习模型，
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