基于随机森林模型的机器学习方法：30Y国债到期收益率走势预测
核心观点
机器学习正成为研究中的热点方法，以较高的准确率、较好的稳健性受到关注。本研究采用机器学习中的随机森林分类方法，结合周度数据，对30Y国债的中短期走势构建模型进行预判。
研究发现，模型预测效果较好。以“涨/跌”做二分类预测，样本内准确率可达79%，样本外准确率可达62% ，近期回测准确率82%；以“涨/跌/基本持平”做三分类预测，样本内准确率可达86%，样本外准确率可达48% ，近期回测准确率76%。
本模型以预测为核心出发点，有效避免了结构化模型“善于解释历史、弱于预测未来”的问题，并通过调节超参数避免“过拟合”问题，提升了实践价值。综合来看，本模型对于辅助判断市场情绪、预判短期波动有一定意义。
信息或事件：机器学习方法关注度有所提升
近期，机器学习方法的关注度有所提升。
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