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1、2025年彭博中国区FICC量化训练营案例展示量化分析与机器学习在金融行业的创新应用目录中国工商银行：外汇、美债和国债三类策略，兼具准确性与稳定收益中国银行：微观信号与模式识别，覆盖交易与分析交通银行：EUR/CNY期权定价，聚焦波动率差异分析上海浦东发展银行：债券量化策略-兼顾商业银行自营盈利性与做市流动性中国民生银行：通过非监督量化分析，从市场数据与宏观经济发布数据中自发识别隐藏的市场regime与叙事主题变化平安银行：外汇掉期的套期策略与波动率调整江苏银行：利用BQuant分析工具重新认识Nelson-Siegel模型广发银行：量化工具与规则化交易策略浙商银行：债券因子模型与欧元趋势策略

2、上海农商银行：外汇黄金趋势交易策略富邦华一银行：国债流动性溢价收敛监控以及相关策略的构建4 9 14 18 20 22 25 27 29 31 332025年8月22日，彭博中国区FICC量化训练营（Code Crunch China）在上海和北京两地圆满收官。在本次活动中，参与者通过彭博量化平台BQuantDesktop，结合彭博数据和工具、针对不同的标的和主题，制定量化交易策略或开发量化分析应用，全面展示了量化投研的独特优势与创新能力。本期量化训练营共有16家领先金融机构和专家组成的团队参与，通过线上培训与线下大师分享会交流想法、切磋经验，最终取得卓越成果，集结成册。彭博量化训练营不仅仅是

3、一场竞赛，更致力于为金融从业者提供高质量的交流平台，分享专业知识与实践经验，促使不同背景的参与者能够互相激励、推动创新，共同把握行业趋势与机遇。在训练营结营仪式上，彭博大中华区总裁汪大海、彭博量化平台BQuantEnterprise企业业务全球负责人游兆聪、BQuant研究部门负责人段松云分别发表致辞。2025年是彭博进入中国内地市场30周年。三十年来，彭博与中国金融市场携手前行，始终以数据、技术与服务为桥梁，助力全球投资者与中国市场的深度连接。在量化领域，彭博见证了本土机构的迅猛发展，从早期探索到如今百花齐放、百家争鸣的盛景。面向未来，量化投研将更强调多维度数据融合与跨市场洞察。我们相信，真

4、正的引领者是那些敢于突破边界、勇于探索的实践者。”汪大海-彭博大中华区总裁很高兴Code Crunch继伦敦站圆满举办后来到中国，借此机会与本地量化专家们分享BQuant的特别与强大之处，感受其对量化投研带来的便捷与助力！”游兆聪-彭博量化平台BQuant Enterprise企业业务全球负责人很荣幸看到许多金融机构愈加熟练使用、深度信赖BQuant。它能轻松处理数据分析、因子建模等任务，使创新的投资构想得以更快实现，量化投研成果也更上一层楼。”段松云-BQuant研究部门负责人4中国工商银行：外汇、美债和国债三类策略，兼具准确性与稳定收益中国工商银行团队分别聚焦外汇、美债和中国国债三个领域的

5、量化策略，应用机器学习与因子增强的方式构建模型，实现策略落地，回测表现稳定。欧元兑美元的外汇策略：机器学习加反转增强策略亮点 利用机器学习模型预测欧元兑美元未来汇率方向变化，形成开仓平仓信号，并构建反转因子增强策略效果。采用三个机器学习模型进行学习，鉴于欧元对美元汇率月级别趋势性明显，在t+20的预测上准确率可达85%-87%。选取10天收盘价的累计涨跌幅作为反转因子，识别长单边行情末尾，降低无效交易。5结论与价值回测区间为2024年5月1日至2025年4月30日，在设定滑点及交易手续费后，仅用机器学习模型的直接策略年化收益率约10.72%，夏普比率1.378；加入反转增强策略后，年化收益率有

6、所提高，夏普比率也有所提升，最大回撤相对减小。在欧元整体上升趋势中，该策略能跑赢持有欧元仓位不动的策略，且反转增强策略在震荡阶段无效交易信号更少，胜率更高。10年期美债收益率预测：融合机器学习预测和均值回归套利机制的债券量化交易框架策略亮点 构建162个月频预测的特征值，包含资产量价因子、宏观因子（使用彭博Calendar数据）、供需因子等，剔除缺失值超50%的因子，对齐日频数据至月频。图1：策略选取主要月频因子特征值的热力图团队成员袁勋王春东崔亦谦6 基于预测值与真实值之间的误差构造均值回归信号，结合理论贴现模型估算持有期间的理论收益率，并引入动态阈值机制自适应的控制开仓与平仓时机，实现稳健