目录
研究背景： 4
综述 4
行情识别： 5
JumpModel模型简介 5
JumpModel惩罚系数的选取 6
行情预测： 8
XGBoost模型的构建 8
XGBoost模型的预测表现 9
资产配置 11
基于均值方差的投资组合优化 11
资产配置策略的表现 12
资产配置上限参数测试 14
5.附录 15
6.风险总结 16
图表目录
图1：惩罚系数为10时JumpModel在沪深300中的表现 6
图2：惩罚系数为30时JumpModel在沪深300中的表现 7
图3：惩罚系数为50时JumpModel在沪深300中的表现 7
图4：框架在沪深300中0/1策略的表现 9
图5：框架在中证500中0/1策略的表现 10
图6：框架在中证长期国债指数中0/1策略的表现 11
图7：等权配置和均值方差配置策略对比图 12
图8：多资产配置净值走势图 13
图9：沪深300与债券择时效果图 14
图10：多资产配置净值走势图 15
图11：仓位配置 15
表1：特征列表 8
研究背景：
综述
当前基于监督学习的市场状态识别方法（如牛熊市划分、震荡行情检测）在一定程度上提高了模型的可解释性，但依赖人工标注存在一些挑战。首先，人工标注的强依赖性显著削弱了模型的泛化能力。标签生成过程通常依赖于经验驱动的静态规则，然而此类规则存在显著的主观偏好：不同分析师的标注标准差异可能导致同一市场阶段被赋予矛盾标签，进而使模型学习到非普适性特征。此外，跨资产场景下的标注适配性不足进一步放大了这一问题——股票、债券、商品等资产的波动模式具有异质性，单一标注规则难以兼容多市场动态，迫使研究者需针对不同资产类别重复设计标注逻辑，大幅增加数据工程成本。
其次，基于技术指标的自动化阈值判别法虽能降低人工干预，但其建模机制存在结构性短板。如N日价格区间突破的标注方法易陷入“灵敏性-稳健性”的两难困境：长周期阈值可以平滑噪声干扰，但会引入显著的滞后效应，导致模型难以捕捉市场拐点的早期信号；短周期阈值虽能提升响应速度，但对局部波动过度敏感，在流动性骤变或信息冲击场景下可能触发误判信号。除此之外，此类方法往往忽略市场的微观结构特征，导致震荡行情中会出现大量的假突破信号，严重干扰策略稳定性。
为系统性解决上述问题，本研究构建了基于JumpModel和XGBoost的量化分析框架。该框架主要分为三个阶段:在行情识别阶段，我们使用JumpModel来判断资产的市场状态。该模型通过动态跳跃强度参数与贝叶斯函数，突破传统状态转移模型的平滑性假设，可以较为精准捕捉市场突变事件驱动的状态切换。在行情预测阶段，我们将JumpModel提取的市场状态参数用于训练XGBoost模型，用于预测资产下一阶段的市场状态。相较于人工标注标签，此类机器生成的特征兼具客观性与可解释性，同时避免了阈值法的静态缺陷。在资产配置阶段，将模型输出的资产下一状态概率预测值整合到动态投资组合优化框架中，通过均值-方差框架计算资产配置权重，实现收益-风险的动态均衡。
为确保模型对市场机制演变的持续适应能力，本框架采用滚动时间窗进行迭代训练与验证。具体而言，以三年的历史数据为训练集及验证集，通过夏普比率评估策略性能，择取夏普比率最高的参数用于训练XGBoost模型，每半年对模型进行迭代升级。
行情识别：
JumpModel模型简介
JumpModel是传统隐马尔可夫模型（HMM）的拓展，它在HMM的基础上引入了跳跃过程，以更准确地刻画市场状态的变化。在标准HMM中，市场状态的转移仅依赖于当前状态，转移概率由矩阵P描述:
??????1=???, ??,???1∈{1,2,…,?}
其中,???是状态i到状态?的转移概率矩阵。该模型隐含了市场状态变化的平滑性假设，也就是市场状态主要是渐进变化的。然而，在实际金融市场中，价格和市场情绪往往存在突变，HMM可能无法及时捕捉到市场的快速切换。为了解决这一问题，JumpModel在HMM的基础上引入了一个跳跃过程??来描述突变，使得市场状态不仅可以通过转移矩阵PPP逐渐变化，也可以通过跳跃事件突然发生变化：
??????1,??=1?λ???+λ???
其中λ是控制跳跃事件发生概率的参数，而???代表突变状态的转移概率。当λ较大时，市场更可能经历突变，而非平稳的渐进变化。
此外，在传统HMM中，观测变量??通常服从高斯分布
??∣??～?μ?