利率价量周期择时
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利率市场趋势定量跟踪:利率价量择时观点继续维持偏空-20251207
招商证券· 2025-12-07 19:32
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)**[1][7] * **模型构建思路**:通过主成分分析(PCA)等方法,将1至10年期国债的到期收益率(YTM)曲线分解为三个正交的结构性因子,分别代表利率的整体水平、期限利差和曲率变化,用以定量描述利率市场的结构状态[7]。 * **模型具体构建过程**:将不同期限(1-10年)的国债YTM序列进行主成分分析。前三个主成分分别对应: 1. **水平结构**:代表收益率曲线的平行移动,是所有期限收益率变动的共同部分。 2. **期限结构**:代表收益率曲线的斜率变化,反映长短期利差。 3. **凸性结构**:代表收益率曲线的曲率变化,反映中期收益率相对于长短端收益率的变动。 通过计算各主成分的得分,得到三个结构指标的读数。报告通过计算当前读数在历史滚动窗口(3年、5年、10年)内的分位数,来判断其处于“中性偏高”或“中性偏低”的状态[1][7]。 2. **模型名称:利率价量多周期择时模型**[6][10][24] * **模型构建思路**:采用核回归算法拟合利率(YTM)历史数据,识别并刻画其运行过程中的支撑线与阻力线形态。通过观察不同投资周期(长、中、短)下利率走势对形态的突破情况,生成交易信号,并综合多周期信号形成最终的择时观点[10][24]。 * **模型具体构建过程**: 1. **形态刻画**:使用核回归(一种非参数回归方法)对指定期限(如5年、10年、30年)国债的YTM时间序列进行平滑拟合,生成一条趋势线。通过算法识别该趋势线在特定时间窗口内的高点和低点,分别连接形成“阻力线”和“支撑线”,构成一个动态的通道形态[10]。 2. **周期设定**:设定长、中、短三种投资周期,其信号平均切换频率分别为月度、双周度和周度[10][21]。 3. **信号生成**:在每个周期视角下,判断最新利率数据是否向上突破阻力线或向下突破支撑线,分别记为“向上突破”或“向下突破”信号,若无突破则为“无信号”[6][10]。 4. **信号综合**:统计三个周期中“向上突破”和“向下突破”的票数。若某一方向的突破总票数达到或超过2票(即2/3多数),则生成明确的看多或看空信号;否则,结果为中性震荡。对于边界情况(如信号刚由空转中但看空情绪未完全消散),会给出“中性偏空”等细化判断[6][10][17]。 模型的回测效果 1. **基于5年期国债YTM的价量多周期交易策略**[6][29] * **长期表现(2007.12.31至今)**:年化收益率5.48%,最大回撤2.88%,收益回撤比1.91,相对久期等权基准的年化超额收益率1.07%,超额收益回撤比0.62[29]。 * **短期表现(2024年底以来)**:年化收益率2.11%,最大回撤0.59%,收益回撤比3.57,相对久期等权基准的年化超额收益率0.87%,超额收益回撤比2.36[6][29]。 * **胜率(2008年以来逐年统计)**:绝对收益大于0的胜率100%,超额收益大于0的胜率100%[6][29]。 2. **基于10年期国债YTM的价量多周期交易策略**[6][28] * **长期表现(2007.12.31至今)**:年化收益率6.06%,最大回撤2.74%,收益回撤比2.21,相对久期等权基准的年化超额收益率1.65%,超额收益回撤比1.16[28]。 * **短期表现(2024年底以来)**:年化收益率2.39%,最大回撤0.58%,收益回撤比4.14,相对久期等权基准的年化超额收益率1.36%,超额收益回撤比3.35[6][28]。 * **胜率(2008年以来逐年统计)**:绝对收益大于0的胜率100%,超额收益大于0的胜率100%[6][28]。 3. **基于30年期国债YTM的价量多周期交易策略**[6][33] * **长期表现(2007.12.31至今)**:年化收益率7.34%,最大回撤4.27%,收益回撤比1.72,相对久期等权基准的年化超额收益率2.43%,超额收益回撤比0.87[33]。 * **短期表现(2024年底以来)**:年化收益率3.03%,最大回撤0.92%,收益回撤比3.31,相对久期等权基准的年化超额收益率2.97%,超额收益回撤比3.28[6][33]。 * **胜率(2008年以来逐年统计)**:绝对收益大于0的胜率94.44%,超额收益大于0的胜率94.44%[33]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称:水平结构因子**[1][7] * **因子构建思路**:提取国债收益率曲线变动中的第一主成分,反映利率的整体水平变化[7]。 * **因子具体构建过程**:对1-10年期国债YTM序列进行主成分分析,取第一个主成分(解释方差最大的成分)的得分作为该因子的取值。该因子代表了收益率曲线的平行移动[7]。 2. **因子名称:期限结构因子**[1][7] * **因子构建思路**:提取国债收益率曲线变动中的第二主成分,反映长短期利率的利差变化[7]。 * **因子具体构建过程**:对1-10年期国债YTM序列进行主成分分析,取第二个主成分的得分作为该因子的取值。该因子代表了收益率曲线的斜率变化[7]。 3. **因子名称:凸性结构因子**[1][7] * **因子构建思路**:提取国债收益率曲线变动中的第三主成分,反映收益率曲线的曲率变化[7]。 * **因子具体构建过程**:对1-10年期国债YTM序列进行主成分分析,取第三个主成分的得分作为该因子的取值。该因子代表了收益率曲线中间部分相对于两端的弯曲程度[7]。
利率市场趋势定量跟踪:利率价量择时观点整体转为偏空-20251123
招商证券· 2025-11-23 22:44
根据您提供的研报内容,以下是关于量化模型和因子的详细总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称:利率价量多周期择时模型**[10][24] * **模型构建思路**:该模型旨在通过识别不同投资周期下利率走势的形态突破(支撑线和阻力线),生成综合的交易信号,以实现对利率债的择时交易[10][24]。 * **模型具体构建过程**: 1. **趋势形态捕捉**:使用核回归算法对国债到期收益率(YTM)数据进行平滑处理,以刻画利率的支撑线和阻力线[10]。 2. **多周期信号生成**:模型在长周期(平均切换频率为月度)、中周期(双周度)和短周期(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][13][16]。 3. **信号综合评分**:对三个周期的突破信号进行投票汇总。具体规则为: * 若三个周期中有至少两个周期出现同向突破信号(即“上行突破”或“下行突破”的票数达到2/3),则生成明确的看多或看空信号[10][16]。 * 若同向突破票数未达到2/3(例如1票上行突破对1票下行突破),则综合信号为中性震荡。若信号由看空转为中性但看多与看空票数未发生反转,则最终研判结果为中性偏空[13]。 * **模型评价**:该模型通过多周期共振机制,旨在提高信号的可靠性,并适应不同频率的交易需求[10]。 2. **模型名称:利率市场结构指标模型**[7] * **模型构建思路**:该模型通过将1至10年期的国债YTM数据转化为水平、期限和凸性三个结构指标,从均值回归的视角来评估当前利率市场的相对位置和形态[7]。 * **模型具体构建过程**: 1. **指标计算**:模型将整个收益率曲线信息浓缩为三个核心指标: * **水平结构(Level)**:反映了利率的绝对水平。 * **期限结构(Slope)**:反映了长短期利率的利差,即收益率曲线的斜率。 * **凸性结构(Curvature)**:反映了收益率曲线的弯曲程度。 2. **历史分位数定位**:将当前三个结构指标的读数,分别与过去3年、5年和10年的历史数据进行比较,计算其对应的分位数,以判断当前市场处于历史何种位置(例如,水平结构读数处于历史10年视角下的6%分位,意味着当前利率水平非常低)[7]。 模型的回测效果 1. **利率价量多周期择时模型(基于5年期国债YTM)**[25][37] * 长期年化收益率(2007年至今):5.5% * 长期最大回撤:2.88% * 长期收益回撤比:1.91 * 长期超额收益率(相对久期等权基准):1.07% * 长期超额收益回撤比:0.62 * 短期年化收益率(2024年底以来):2.24% * 短期最大回撤:0.59% * 短期收益回撤比:3.8 * 短期超额收益率:0.81% * 短期超额收益回撤比:2.4 * 逐年绝对收益胜率(2008年以来):100% * 逐年超额收益胜率:100% 2. **利率价量多周期择时模型(基于10年期国债YTM)**[28][37] * 长期年化收益率(2007年至今):6.08% * 长期最大回撤:2.74% * 长期收益回撤比:2.22 * 长期超额收益率(相对久期等权基准):1.65% * 长期超额收益回撤比:1.16 * 短期年化收益率(2024年底以来):2.69% * 短期最大回撤:0.58% * 短期收益回撤比:4.65 * 短期超额收益率:1.39% * 短期超额收益回撤比:3.66 * 逐年绝对收益胜率(2008年以来):100% * 逐年超额收益胜率:100% 3. **利率价量多周期择时模型(基于30年期国债YTM)**[33][37] * 长期年化收益率(2007年至今):7.36% * 长期最大回撤:4.27% * 长期收益回撤比:1.72 * 长期超额收益率(相对久期等权基准):2.41% * 长期超额收益回撤比:0.86 * 短期年化收益率(2024年底以来):3.25% * 短期最大回撤:0.92% * 短期收益回撤比:3.54 * 短期超额收益率:2.57% * 短期超额收益回撤比:3.22 * 逐年绝对收益胜率(2008年以来):94.44% * 逐年超额收益胜率:94.44% 量化因子与构建方式 1. **因子名称:利率水平结构因子**[7] * **因子构建思路**:该因子用于衡量利率市场的绝对水平,通过计算其历史分位数来判断当前利率处于高位还是低位[7]。 * **因子具体构建过程**:因子值为当前利率水平结构的读数(例如1.61%),并通过与历史区间比较得到其分位数[7]。 2. **因子名称:利率期限结构因子**[7] * **因子构建思路**:该因子用于衡量收益率曲线的斜率,即长短期利差,反映市场对远期利率的预期[7]。 * **因子具体构建过程**:因子值为当前利率期限结构的读数(例如0.42%),并通过与历史区间比较得到其分位数[7]。 3. **因子名称:利率凸性结构因子**[7] * **因子构建思路**:该因子用于衡量收益率曲线的弯曲程度,反映利率期限结构中的非线性变化[7]。 * **因子具体构建过程**:因子值为当前利率凸性结构的读数(例如-0.04%),并通过与历史区间比较得到其分位数[7]。 因子的回测效果 (报告中未提供这三个结构因子独立的回测绩效指标,如IC值、IR等,因此本部分略过)
利率市场趋势定量跟踪:当前长、短期限下利率价量择时观点不一-20251109
招商证券· 2025-11-09 13:09
根据研报内容,现总结如下: 量化模型与构建方式 1. **模型名称:利率价量多周期择时模型**[11] * **模型构建思路**:该模型旨在捕捉利率的趋势形态,通过核回归算法刻画利率数据的支撑线和阻力线,并根据长、中、短三个不同投资周期下利率走势的形态突破情况,生成复合择时信号[11] * **模型具体构建过程**: 1. **形态识别**:使用核回归算法对利率时间序列(如不同期限的国债YTM)进行拟合,生成代表趋势的支撑线和阻力线[11] 2. **多周期信号生成**:分别在长周期(平均切换频率为月度)、中周期(双周度)和短周期(周度)三个时间框架下,判断当前利率是否向上突破阻力线(看多信号)或向下突破支撑线(看空信号)[11][14][17][21] 3. **信号综合**:将三个周期的突破信号进行投票汇总。具体规则为: * 若三个周期中出现同向突破(看多或看空)的总票数达到或超过2票(即2/3),则生成明确的看多或看空信号[11][17] * 若同向突破总票数未达到2票(即1票对1票,或1票对0票等情况),则综合评分结果为中性震荡。若此前的信号为看多或看空,则当前结果可进一步细分为“中性偏多”或“中性偏空”[14][21] * **模型评价**:该模型通过多周期共振机制,旨在提高信号的稳定性,减少单一周期信号的噪音干扰[11] 量化因子与构建方式 1. **因子名称:利率水平结构因子**[8] * **因子构建思路**:该因子用于衡量利率市场的绝对水平,通过将1至10年的国债到期收益率(YTM)数据进行转化得到,并从均值回归的视角评估当前水平在历史中的相对位置[8] * **因子具体构建过程**:报告未提供具体的计算公式,但指出该因子是基于1年至10年期国债的YTM数据转化而来。其数值代表利率的绝对水平,例如当前读数约为1.61%[8] 2. **因子名称:利率期限结构因子**[8] * **因子构建思路**:该因子用于衡量利率曲线的斜率,即长短期利率之间的利差,反映市场对远期利率的预期[8] * **因子具体构建过程**:报告未提供具体的计算公式。其数值代表期限利差,例如当前读数约为0.41%[8] 3. **因子名称:利率凸性结构因子**[8] * **因子构建思路**:该因子用于衡量利率曲线的弯曲程度,即凸性,反映利率曲线中长端利率相对于中短端利率的变化特征[8] * **因子具体构建过程**:报告未提供具体的计算公式。其数值代表凸性结构,例如当前读数约为-0.04%[8] 模型的回测效果 1. **基于5年期国债YTM的利率价量多周期择时策略**[25][28][33][37] * **长期表现(2007年12月31日至今)**:年化收益率5.5%,最大回撤2.88%,收益回撤比1.91,相对业绩基准的超额年化收益率1.07%,超额收益回撤比0.62,逐年绝对收益大于0的胜率100%,逐年超额收益大于0的胜率100%[25][37] * **短期表现(2024年底以来)**:年化收益率2.21%,最大回撤0.59%,收益回撤比3.74,相对业绩基准的超额年化收益率0.87%,超额收益回撤比2.44[25] 2. **基于10年期国债YTM的利率价量多周期择时策略**[28][33][37] * **长期表现(2007年12月31日至今)**:年化收益率6.09%,最大回撤2.74%,收益回撤比2.22,相对业绩基准的超额年化收益率1.65%,超额收益回撤比1.16,逐年绝对收益大于0的胜率100%,逐年超额收益大于0的胜率100%[28][37] * **短期表现(2024年底以来)**:年化收益率2.64%,最大回撤0.58%,收益回撤比4.57,相对业绩基准的超额年化收益率1.43%,超额收益回撤比3.64[28] 3. **基于30年期国债YTM的利率价量多周期择时策略**[33][37] * **长期表现(2007年12月31日至今)**:年化收益率7.37%,最大回撤4.27%,收益回撤比1.73,相对业绩基准的超额年化收益率2.41%,超额收益回撤比0.87,逐年绝对收益大于0的胜率94.44%,逐年超额收益大于0的胜率94.44%[33][37] * **短期表现(2024年底以来)**:年化收益率3.28%,最大回撤0.92%,收益回撤比3.59,相对业绩基准的超额年化收益率2.68%,超额收益回撤比3.3[33] 因子的回测效果 (报告中未提供利率水平、期限、凸性结构因子的独立测试结果)
利率市场趋势定量跟踪:利率择时信号维持中性偏空
招商证券· 2025-07-06 21:56
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(长、中、短)下的支撑线与阻力线突破信号,结合投票机制生成综合择时信号[10] - **模型具体构建过程**: 1. **周期划分**:长周期(月度切换)、中周期(双周度切换)、短周期(周度切换)[10] 2. **信号生成规则**: - 若至少2个周期出现向下突破支撑线且趋势非向上,满配长久期债券 - 若至少2个周期出现向下突破支撑线但趋势向上,配置50%中久期+50%长久期 - 若至少2个周期出现向上突破阻力线且趋势非向下,满配短久期债券 - 若至少2个周期出现向上突破阻力线但趋势向下,配置50%中久期+50%短久期 - 其余情况等权配置短、中、长久期债券[23] 3. **止损机制**:单日超额收益<-0.5%时切换为等权配置[23] - **模型评价**:通过多周期共振降低噪声干扰,但依赖历史形态识别的稳定性[10] 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,反映机构行为[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(含杠杆调整)[13] 2. **指标计算**: - 久期中位数:$$ \text{Median}(D_i) $$,其中$D_i$为第$i$只基金久期 - 久期分歧:截面标准差$$ \sigma_D = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (D_i - \bar{D})^2} $$[14] 3. **平滑处理**:采用4周移动平均消除短期波动[14] 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6.17%,最大回撤1.52%,收益回撤比2.26[24] - 短期年化收益率7.24%,最大回撤1.55%,收益回撤比6.21[4] - 长期超额收益率1.65%,短期超额收益率2.14%[24] - 逐年绝对收益胜率100%,超额收益胜率100%[24] 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] - **因子具体构建过程**: 1. 计算1-10年期国债到期收益率均值$$ \text{Level} = \frac{1}{10}\sum_{t=1}^{10} YTM_t $$ 2. 标准化为历史分位数(3/5/10年滚动窗口)[9] 2. **因子名称**:利率期限结构因子 - **因子构建思路**:刻画长短期利差变化[7] - **因子具体构建过程**: 1. 计算期限利差$$ \text{Term} = YTM_{10y} - YTM_{1y} $$ 2. 标准化为历史分位数[9] 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] - **因子具体构建过程**: 1. 计算凸性指标$$ \text{Convexity} = YTM_{5y} - \frac{YTM_{1y} + YTM_{10y}}{2} $$ 2. 标准化为历史分位数[9] 因子的回测效果 1. **利率水平结构因子**: - 当前读数1.51%,处于3/5/10年分位数6%/4%/2%[9] 2. **利率期限结构因子**: - 当前读数0.31%,处于3/5/10年分位数14%/8%/11%[9] 3. **利率凸性结构因子**: - 当前读数0.01%,处于3/5/10年分位数16%/9%/9%[9] 其他关键指标 1. **公募债基久期指标**: - 久期中位数3.51年(历史5年分位数96.53%)[6] - 久期分歧1.55年(历史5年分位数59.07%)[14] 2. **公募债基YTM指标**: - YTM中位数1.7%,4周移动平均1.74%[18]