量化模型与构建方式 1. 模型名称：利率市场结构指标（水平、期限、凸性结构）[1][7] * 模型构建思路：将1至10年期国债的到期收益率（YTM）数据通过数学变换，分解为三个独立的维度：水平、期限和凸性结构，用以从均值回归视角评估当前利率市场的相对位置[1][7]。 * 模型具体构建过程：报告未提供具体的数学变换公式，但描述了构建逻辑。将1-10年期国债YTM曲线分解为三个正交的成分： 1. 水平结构：代表整体利率水平的高低。 2. 期限结构：代表长短期利差（期限利差）。 3. 凸性结构：代表收益率曲线弯曲程度（凸性）。 通过计算当前各结构指标值在历史滚动窗口（如3年、5年、10年）内的分位数，来判断其处于“中性偏高”、“中性偏低”等状态[7]。 2. 模型名称：利率价量多周期择时模型[2][6][10] * 模型构建思路：采用核回归算法识别利率（国债YTM）历史走势的形态，刻画支撑线和阻力线，并根据长、中、短三种不同投资周期下价格对形态的突破情况，进行多周期信号复合，生成最终的择时观点（看空、看多、中性震荡）[10]。 * 模型具体构建过程： 1. 数据输入：分别输入5年期、10年期、30年期国债的到期收益率（YTM）时间序列数据[6][10][13][16]。 2. 趋势形态刻画：使用核回归算法对利率历史数据进行平滑拟合，生成代表趋势的支撑线和阻力线。具体算法细节引用自报告《形态识别算法在利率择时中的应用》[10]。 3. 多周期信号生成：在长周期（平均切换频率为月度）、中周期（双周度）、短周期（周度）三个时间维度上，分别判断当前利率是否向上突破阻力线或向下突破支撑线[10][19]。 4. 信号综合评分：统计三个周期中“上行突破”和“下行突破”的票数。若某一方向的突破总票数达到或超过2/3（即至少2票），则生成对应的看多或看空信号；否则，信号为中性震荡[6][10][19]。 3. 模型名称：利率价量多周期交易策略[4][22][27] * 模型构建思路：将上述多周期择时信号转化为可交易的久期轮动策略。根据看空、看多等信号，在不同久期的债券指数基金间进行切换，以获取超额收益[22]。 * 模型具体构建过程： 1. 投资标的： * 短久期：综合债1-3指数（CBA00121） * 中久期：综合债3-5指数（CBA00131） * 长久期：根据择时信号来源的YTM期限，对应不同的指数（5Y对应CBA00141，10Y对应CBA00151，30Y对应CBA00161）[22]。 2. 交易规则： * 看多信号（利率向下突破）：当短、中、长周期中至少有2个周期出现利率向下突破支撑线，且利率趋势非向上时，满配长久期；若利率趋势向上，则配置1/2中久期+1/2长久期[22]。 * 看空信号（利率向上突破）：当短、中、长周期中至少有2个周期出现利率向上突破阻力线，且利率趋势非向下时，满配短久期；若利率趋势向下，则配置1/2中久期+1/2短久期[27]。 * 其他情况：三种久期等权配置[27]。 3. 业绩基准：构建久期等权组合，即1/3短久期+1/3中久期+1/3长久期[27]。 4. 止损规则：当单日组合超额收益小于-0.5%时，将持仓调整为等权配置[27]。 模型的回测效果 1. 基于5年期国债YTM的多周期交易策略[4][23] * 长期表现（2007.12.31以来）：年化收益率5.46%，最大回撤2.88%，收益回撤比1.9，相对业绩基准的超额年化收益率1.06%，超额收益回撤比0.61[23]。 * 短期表现（2024年底以来）：年化收益率2.04%，最大回撤0.59%，收益回撤比3.47，相对业绩基准的超额年化收益率0.74%，超额收益回撤比2.2[4][23]。 * 胜率：逐年绝对收益大于0的概率为100%，逐年超额收益大于0的概率为100%[23]。 2. 基于10年期国债YTM的多周期交易策略[4][26] * 长期表现（2007.12.31以来）：年化收益率6.03%，最大回撤2.74%，收益回撤比2.2，相对业绩基准的超额年化收益率1.63%，超额收益回撤比1.15[26]。 * 短期表现（2024年底以来）：年化收益率2.3%，最大回撤0.58%，收益回撤比3.98，相对业绩基准的超额年化收益率1.2%，超额收益回撤比3.14[4][26]。 * 胜率：逐年绝对收益大于0的概率为100%，逐年超额收益大于0的概率为100%[26]。 3. 基于30年期国债YTM的多周期交易策略[4][31] * 长期表现（2007.12.31以来）：年化收益率7.28%，最大回撤4.27%，收益回撤比1.7，相对业绩基准的超额年化收益率2.39%，超额收益回撤比0.86[31]。 * 短期表现（2024年底以来）：年化收益率2.44%，最大回撤0.92%，收益回撤比2.66，相对业绩基准的超额年化收益率2.29%，超额收益回撤比2.59[4][31]。 * 胜率：逐年绝对收益大于0的概率为94.44%，逐年超额收益大于0的概率为94.44%[31]。