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，识别不同周期下的支撑线和阻力线，根据突破情况生成交易信号[11] - 模型具体构建过程： 1. 周期划分：长周期（月度切换）、中周期（双周切换）、短周期（周度切换）[11] 2. 信号规则： - 至少2个周期向下突破支撑线且趋势非向上→满配长久期债券 - 至少2个周期向下突破但趋势向上→配置50%中久期+50%长久期 - 至少2个周期向上突破阻力线且趋势非向下→满配短久期债券 - 至少2个周期向上突破但趋势向下→配置50%中久期+50%短久期 - 其他情况→等权配置短、中、长久期债券[23] 3. 止损规则：单日超额收益<-0.5%时切换为等权配置[23] - 模型评价：通过多周期共振增强信号稳定性，历史胜率高 2. 模型名称：公募债基久期测算模型 - 模型构建思路：改进回归模型动态跟踪公募基金久期及分歧水平[13] - 模型具体构建过程： 1. 数据输入：全市场中长期纯债基金持仓数据（含杠杆） 2. 输出指标： - 久期中位数（3.13年）、4周移动平均（3.19年） - 久期截面标准差（2.03年）[13][14] 3. 分位数计算：基于5年历史数据计算当前分位数（如久期处于91.51%分位）[6] --- 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：将1-10年国债YTM转化为水平结构指标，衡量绝对利率位置[7][10] - 因子具体构建过程： - 当前读数1.59%，计算滚动3/5/10年分位数（7%/4%/2%）[10] 2. 因子名称：利率期限结构因子 - 因子构建思路：捕捉收益率曲线斜率变化[7][10] - 因子具体构建过程： - 当前读数0.24%，分位数接近历史低位（3/5/10年分位数均为0%）[10] 3. 因子名称：利率凸性结构因子 - 因子构建思路：量化收益率曲线凸性特征[7][10] - 因子具体构建过程： - 当前读数-0.08%，分位数处于极端低位（3/5/10年分位数≤2%）[10] --- 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：6.3% - 最大回撤：1.55% - 收益回撤比：2.0 - 超额收益率（vs久期等权基准）：1.78%[24][27] - 短期（2023年底以来）年化收益率：8.05%，最大回撤1.62%[4] 2. 公募债基久期测算模型 - 当前久期分位数：91.51%（5年历史） - 久期分歧分位数：98.46%（5年历史）[6][14] --- 因子的回测效果 1. 利率水平结构因子 - 当前值：1.59% - 3/5/10年分位数：7%/4%/2%[10] 2. 利率期限结构因子 - 当前值：0.24% - 3/5/10年分位数：0%/0%/5%[10] 3. 利率凸性结构因子 - 当前值：-0.08% - 3/5/10年分位数：2%/1%/2%[10]