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]。

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）

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]

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，结合长、中、短周期下的突破信号生成综合择时观点[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，则满配长久期债券 - 若至少2个周期出现向下突破但趋势向上，则配置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，则满配短久期债券 - 若至少2个周期出现向上突破但趋势向下，则配置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. **止损机制**：单日超额收益<-0.5%时切换为等权配置[23] - **模型评价**：策略通过多周期共振增强信号稳定性，结合趋势过滤降低误判风险 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中长期纯债基金的久期及分歧水平[13] - **模型具体构建过程**： 1. **数据输入**：全市场纯债基金持仓数据（含杠杆调整） 2. **核心指标**： - 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$$ \sigma_D = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (D_i - \bar{D})^2} $$ - 4周移动平均：对中位数和均值进行平滑处理[13][14] 3. **历史分位数计算**：基于5年滚动窗口标准化[14] --- 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**：提取1-10年期国债YTM的水平项成分，反映利率绝对高低[7][9] - **因子具体构建过程**： 1. 对期限结构曲线进行三次样条插值 2. 分解为水平、斜率、曲率三因子： $$ \text{YTM}(t) = L_t + S_t \cdot \frac{t}{\tau} + C_t \cdot \left(\frac{t^2}{\tau^2} - \frac{t}{\tau}\right) $$ 其中$L_t$为水平因子，$\tau$为期限标准化参数[7] 3. 计算历史分位数（3/5/10年滚动窗口）[9] 2. **因子名称：利率期限利差因子** - **因子构建思路**：捕捉长短端利差变化，反映市场对远期经济的预期[7][9] - **因子具体构建过程**： 1. 计算10年期与1年期国债YTM差值： $$ \text{TS}_t = \text{YTM}_{10Y} - \text{YTM}_{1Y} $$ 2. 标准化处理并计算分位数[9] 3. **因子名称：利率凸性结构因子** - **因子构建思路**：量化收益率曲线曲率变化，识别凸性交易机会[7][9] - **因子具体构建过程**： 1. 计算2×5年期与(1年期+10年期)利差： $$ \text{CS}_t = 2 \cdot \text{YTM}_{5Y} - (\text{YTM}_{1Y} + \text{YTM}_{10Y}) $$ 2. 负值表示曲线凹陷，正值表示凸起[9] --- 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：6.19% - 最大回撤：1.53% - 收益回撤比：2.26 - 超额收益率（vs久期等权基准）：1.67% - 逐年胜率（绝对收益>0）：100%[24][27] - 短期表现（2023年底起）： - 年化收益率：7.5% - 最大回撤：1.61% - 收益回撤比：6.43[4] 2. **公募债基久期测算模型** - 当前久期中位数：3.09年（历史5年分位数82.24%）[6][13] - 久期分歧：1.56年（历史5年分位数62.93%）[14] --- 因子的回测效果 1. **利率水平结构因子** - 当前值：1.58% - 分位数：3年10%/5年6%/10年3%[9] 2. **利率期限利差因子** - 当前值：0.27% - 分位数：3年7%/5年4%/10年8%[9] 3. **利率凸性结构因子** - 当前值：-0.04% - 分位数：3年8%/5年5%/10年5%[9]