量化模型与构建方式 1. 模型名称：利率价量多周期择时策略 - 模型构建思路：通过核回归算法捕捉利率趋势形态，识别支撑线和阻力线，结合不同周期（长、中、短）的突破信号生成综合择时观点[9][22] - 模型具体构建过程： 1. 信号生成： - 长周期（月度频率）、中周期（双周频率）、短周期（周度频率）分别计算利率形态的支撑/阻力线 - 当至少2个周期出现同向突破（向上突破阻力线或向下突破支撑线）时触发交易信号[22] 2. 组合构建规则： - 满配长久期条件：≥2周期向下突破且趋势非向上 - 半配中久期+长久期条件：≥2周期向下突破但趋势向上 - 满配短久期条件：≥2周期向上突破且趋势非向下 - 半配中久期+短久期条件：≥2周期向上突破但趋势向下 - 默认情况：短、中、长久期等权配置[22] 3. 止损机制：单日超额收益<-0.5%时切换至等权配置[22] - 模型评价：通过多周期信号共振提高胜率，结合趋势过滤减少误判 2. 模型名称：公募债基久期测算模型 - 模型构建思路：基于改进的回归模型动态跟踪公募基金久期及分歧水平[12][13] - 模型具体构建过程： 1. 使用杠杆调整后的持仓数据，通过截面回归计算久期中位数、均值及标准差 2. 采用4周移动平均平滑噪声[12][13] - 模型评价：有效捕捉机构行为变化，高频跟踪市场分歧 --- 模型的回测效果 1. 利率价量多周期择时策略 - 长期年化收益率：6.2% - 最大回撤：1.53% - 收益回撤比：2.26 - 长期超额收益率（相对久期等权基准）：1.7% - 短期（2023年底以来）年化收益率：7.85% - 短期最大回撤：1.63% - 短期收益回撤比：6.73 - 逐年绝对收益胜率：100%（18年） - 逐年超额收益胜率：100%[4][23][26] 2. 公募债基久期测算模型 - 最新久期中位数：3.26年（历史5年94.21%分位） - 久期分歧（截面标准差）：2.21年（历史5年100%分位）[12][13] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：利率水平结构因子 - 因子构建思路：反映利率绝对水平偏离历史均值的程度[7][8] - 因子具体构建过程： - 计算1-10年期国债到期收益率均值 - 滚动窗口（3/5/10年）计算历史分位数 - 当前读数：1.69%（3/5/10年分位：9%/5%/3%）[8] 2. 因子名称：利率期限结构因子 - 因子构建思路：刻画收益率曲线斜率变化[7][8] - 因子具体构建过程： - 计算长短期利差（如10年-1年YTM） - 当前读数：0.27%（3/5/10年分位：2%/1%/6%）[8] 3. 因子名称：利率凸性结构因子 - 因子构建思路：衡量收益率曲线弯曲程度[7][8] - 因子具体构建过程： - 计算中期利率与线性插值值的偏差 - 当前读数：-0.11%（3/5/10年分位：0%/0%/1%）[8] --- 因子的回测效果 1. 利率水平结构因子 - 当前分位数：3年9%、5年5%、10年3%[8] 2. 利率期限结构因子 - 当前分位数：3年2%、5年1%、10年6%[8] 3. 利率凸性结构因子 - 当前分位数：3年0%、5年0%、10年1%[8]