报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 引入LSTM时序模型改进国债期货跨期价差预测问题，考察时间依赖信息对预测及策略表现的边际贡献 [38] - 部分品种引入时序建模可改善收益稳定性与风险控制，但不同合约对时序信息敏感程度有差异 [38] - LSTM模型在T与TF合约上样本外表现优于DNN，TS合约上DNN预测能力强，TL合约两类模型表现有限 [39] - 概率加权方案在T、TF与TS合约多数情况下可提升策略收益风险特征，TL合约效果不明显 [39] - 跨期价差预测与交易中，引入时序模型结合连续概率信号仓位管理有应用潜力，但效果依赖品种特性等因素 [40] 根据相关目录分别进行总结 跨期价差影响因素与指标选取 - 传统机器学习模型与DNN建模假设样本时间维度独立，核心是对“当前状态”的静态映射，引入时间信息依赖特征工程设计，且无法区分不同历史路径差异，表达能力受限 [7] - LSTM引入记忆单元传递信息，解耦“长期信息存储”与“当前状态输出”，通过门控结构控制信息流，能兼顾短期波动与中长期演化特征 [7][8][10] - 国债期货跨期价差部分阶段有持续性与方向性特征，引入LSTM等时序模型可增强对跨期价差时序结构的刻画能力 [12] 循环神经网络测试流程 数据处理与样本构造流程 - 数据获取使用国债期货T、TF、TS、TL四类合约基本面因子 [16] - 特征构造引入资金面指标、构造派生利差变量，标签以跨期价差一阶差分划分样本类别，二分类仅保留涨跌样本 [17] - 特征预处理剔除上市初期样本、去除季月末交易日、过滤极小价差变动，填充缺失值并标准化 [18] - 以5个交易日为历史窗口构造时序样本，过滤末端标签为中性的样本 [19] - 按时间切分样本，2024年及以前为训练候选样本，2025年为样本外测试集，训练候选样本7:3划分为训练集与交叉验证集 [20] - 模型训练采用加权交叉熵损失函数和Adam优化器，基于验证集损失设置学习率衰减与早停机制 [22] - 用2025年数据进行样本外测试，通过准确率等评估方向预测能力，保留概率分布结果用于仓位回测 [23] 参数设定与LSTM网络结构 - 任务为二分类预测，输入连续5日因子序列，输出二分类logits [24] - LSTM层3层，隐藏状态维度8，Dropout比例0.3，仅用最后时间步隐藏状态表示序列，分类层用Dropout + Linear映射至2维分类空间 [25] - 损失函数为加权交叉熵，基于训练集样本比例自动计算类别权重以缓解样本分布不均衡问题 [26] - 优化器为Adam，初始学习率0.001并进行学习率衰减 [27] 模型测试结果 LSTM模型与DNN模型样本外测试对比 - T与TF合约上，LSTM模型概率加权回测累积收益和夏普比率更高，最大回撤更低；TS合约上DNN表现更优；TL合约两类模型表现有限 [28] - 不同合约对时序信息敏感程度不同，LSTM未在所有品种形成全面优势 [30] LSTM模型概率加权回测 - 用模型输出预测概率刻画信号强弱，以概率减0.5为仓位信号，对仓位归一化并设置最大仓位限制 [33] - 概率加权机制在多数合约上改善样本外绩效，提升收益与夏普比率，未显著放大回撤水平；TL合约表现提升有限 [35] 结论 - 引入LSTM时序模型改进跨期价差预测，部分品种引入时序建模有改善，但不同合约对时序信息敏感程度不同 [38] - LSTM在T与TF合约表现优，TS合约DNN强，TL合约两类模型表现有限；概率加权在T、TF、TS合约多数情况提升策略收益风险特征，TL合约效果不明显 [39] - 跨期价差预测与交易中引入时序模型结合概率信号仓位管理有应用潜力，效果依赖品种特性等因素 [40]

报告核心观点 - 报告核心观点：在2025年下半年债市出现趋势性下跌的行情中，传统的“正久期”策略难以避免亏损，而“负久期”策略因其能在利率上行阶段获取正收益而受到市场关注[1][5] 报告指出，部分券商自营和公募基金已通过运用国债期货空头头寸或债券借贷卖空现券等方式，在事实上实施了负久期策略，并在市场下跌中取得了显著的超额收益[6][7] 报告预计，在低利率和债市波动加大的背景下，负久期策略的关注度可能会提升，并建议关注长端利率债的交易机会[7] 下半年债市行情特征 - 2025年下半年以来，债券市场多次出现连续的趋势性下跌行情，呈现出明显的趋势性熊市特征，而非震荡行情[5][13] - 以30年期活跃国债期货（TL）为例，其结算价从第三季度初的121元连续下跌至季末的114元，对应30年期国债收益率上行接近40个基点[13] 在11月初至12月22日期间，TL价格从116元进一步下跌至111.8元，对应收益率上行10个基点[13] - 在此下跌行情中，大部分纯债基金的净值都出现了明显回撤[5][13] 债券市场是天然的多头市场，以公募基金为代表的资管产品在面临趋势性下跌时，主要通过缩短久期来减少净值回撤，但仍难以完全避免下跌[5][16] 负久期策略的运作与实施主体 - **策略逻辑**：负久期策略的核心逻辑在于利用利率上行周期中债券价格下跌的走势来获取资本利得[6] 若执行该策略，即便在债市收益率上行的阶段，亦可获取正收益[1][6] - **券商自营的实施方式**：券商自营是负久期策略的主要执行者之一[6] 其典型操作是同步在国债期货市场建立空头头寸（如做空长期国债期货TL合约）与在现券市场通过债券借贷融入并卖出30年期国债[6] 报告关注到，自11月中下旬以来，券商自营对于30年期国债的借入余额有明显增加，这在一定程度上体现了其执行借券卖空策略[6][19] - **公募基金的实施方式**：部分公募基金通过灵活运用国债期货，在事实上实现了产品久期的阶段性负值策略[1][7] 这主要是通过持有国债期货空单来实现的[7] 根据监管规定，债券基金持有的卖出国债期货合约价值不得超过基金持有的债券总市值的30%，这为实施负久期策略提供了制度基础[22] 负久期策略的市场表现与适用性 - **市场表现**：在利率趋势性上行过程中，实施负久期策略的基金净值明显上涨，而同期其他同类纯债公募基金净值大幅回撤[1][7] 报告筛选发现，在2025年尤其是下半年，当国债期货TL周度跌幅超过1元时，平均每次都有3-5只中长期利率型债基的周回报率超过0.2%，而同期其他中长利率债基往往下跌10-30个基点，显示出明显的负久期特征[22] - **策略适用性**：负久期策略主要适用于债市单边下跌的行情中，容易取得明显的超额收益[7] 然而，这种策略在单边上涨或者震荡行情中也难以取得超额收益甚至可能亏损[7] - **市场展望与建议**：报告预计在低利率时代背景下，债市波动将放大，负久期策略的关注度可能会提升[7] 预计10年期国债收益率将在1.8%-1.9%区间震荡，30年期国债收益率在2.2%-2.4%之间震荡，建议关注和把握相关的交易机会[7]

固收：国债期货与权益市场关系新阶段 - 截至11月21日，国债期货TL合约与沪深300指数之间的10日相关性已显著攀升至2025年7月以来的历史高位，但从1分钟K线看，日内负相关性仅较7月中旬略有减弱[2] - 国债期货与权益市场的联动逻辑趋于复杂化，具体包括：权益反弹预期驱动债市仓位调整、杠杆约束下国债期货被动调仓、部分权益投资者将国债期货作为日内快速交易工具对冲大盘波动[2] - 后续“权益跌则国债期货涨”的简单日度联动预计难以重现，TL合约短期支撑位在20月均线114.9元处，短期阻力位在前期高点116.9元处[3] 计算机：AI在金融行业的应用 - 2025年DeepSeek R1发布助推通用模型推理能力跃迁和成本锐减，并实现模型开源，成为金融机构本地化部署AI的行业拐点[6] - AI应用已在金融机构核心业务及中后台场景加速渗透，致力于内部运营管理优化、核心业务流程改善、员工赋能以及营销获客、对客服务等价值挖掘[8] - 大型金融机构依托雄厚算力储备和自研能力进行大模型私有化部署，中小机构则依赖模型轻量化、大模型一体机等技术实现灵活接入和敏捷开发[8]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 债市短期偏震荡概率高，应维持久期，若资金利率下行可适当加杠杆 [2] - 债市由“看多不做多”转为部分多头“松动”阶段，情绪指数下滑 [3] - 基本面与宽货币是多空双方“主战场” [3] - 可考虑适当参与博弈 TS 合约上涨 [6] 根据相关目录分别进行总结 卖方与买方市场 - 卖方市场情绪指数较上周下降，本周跟踪加权指数 0.18，不加权指数 0.28，当前机构整体中性偏多，10 家偏多，17 家中性，3 家偏空 [13] - 买方市场情绪指数较上周下降，本周跟踪情绪指数 0.18，当前机构整体中性偏多，10 家偏多，16 家中性，3 家偏空 [14] - 信用债市场热词为科创债推动政策、隐债问责，前者预计未来发行增量为金融机构和民营企业，后者城投债发行监管趋于严格，短期内风险可控 [18] - 可转债本周机构整体持中性偏多观点，2 家偏多，6 家中性 [20] 国债期货跟踪 - 期货交易方面，除 TS 合约价格和持仓量上升外，其余期货合约价格和持仓量均下降，成交量和成交持仓比全面上升 [24][25] - 现券交易方面，30Y 国债和利率债换手率下降，10Y 国开债换手率上升 [35][36] - 基差交易方面，TF 主力合约基差收窄，其余主力合约基差走阔，TS 主力合约净基差走阔，其余主力合约净基差收窄，TS 合约 IRR 上升，其余主力合约 IRR 下降，可关注 TS 合约正套策略 [41][44][45] - 跨期价差方面，T 合约价差走阔，其余主力期货合约价差收窄；跨品种价差方面，2*TS - TF、4*TS - T 合约价差走阔，其余主力期货合约价差收窄，建议关注多短空长做陡曲线策略 [51][52]