lized Signature Method（GSM）是一种对多变量时间序列特征提取的一般化方法。其架构主要包含四个部分：数据增强、窗口设定、特征提取、尺度放缩。其中数据增强主要有三种作用，分别是敏感性引入、降维以及新信息引入，不同的增强方式实现不同的功能，数据增强可以使得算法更高效地提取序列信息，降维方法在变量维数较高的场景中效果明显。窗口设定主要是对序列的划分，使得算法可以从全局、局部、增量信息、不同尺度与层次等多个方面提取子序列信息。特征提取主要包括 Signature 与 Log-signature 这两种方法，其可以将时间序列信息转化为一个截面的特征集，信息转化效率高，另外唯一性与线性估计性等良好的性质使得 Signature 成为机器学习任务的重要特征集；Log-signature 相对于 Signature 含有的信息相同但其特征数量更少。

2024年年初以来，债市行情总体经历三个阶段，具体如下：第一阶段（1月1日-3月5日）：交易主线为“降准降息预期博弈+基本面信息扰动”。第一阶段10年期国债收益率总体下行，超长期尤其是30年国债表现占优。1 月 2 日，PSL 重启信息确认（净投放 3500 亿为历史第三高），稳增长预期推动债市收益率当日小幅上行，但在降准降息预期下债市做多仍然情绪较浓，后续债市收益率下行较为顺畅。2 月 1 日披露的 PSL 净投放规模 1500 亿对市场扰动不大。1月中旬MLF量增价平续做，降息预期阶段性落空，10 年期国债收益率略有回调。1 月 22 日，LPR 维持不变，至此 1 月降息预期完全落空。

国内政策推动预期向好，关注数据层面验证。一是“517”楼市新政后，各地已经跟进落实，目前已进入效果观察期。二是财政节奏有望加快，地方政府专项债发行边际提速，特别国债开启发行，有助于实物工作量的形成。现阶段两者都需要更多的数据验证。

5 月重点跟踪的 8 个行业中 5 个保持正增长，3 个负增长。实现双位数增长的行业仅剩次高端及以上白酒（主要受贵州茅台带动）；个位数增长的行业包括速冻食品、餐饮、软饮料和调味品； 乳制品、大众及以下白酒、啤酒负增长。与上月相比，6 个行业增速下滑，1 个持平，仅软饮料增速加快。消费需求短期偏弱、进入传统消费淡季和去年高基数原因，导致 5 月消费行业依然弱增长。