来源:市场投研资讯
(来源:覃汉研究笔记)
本报告在原有交易性择时体系基础上进行多资产扩展。自9月以来,交易性择时策略在趋势阶段对利率下行行情形成了较高覆盖度,在回调与震荡时期则主动收敛暴露,体现出右侧确认与趋势跟随框架下的稳健性。本次迭代进一步引入权益、黄金与商品择时信号,实现多市场间的交叉验证,有望提升利率交易方向识别的有效性、降低择时失真与回撤水平,并在复杂宏观环境下增强策略执行与风险管理能力。未来策略优化将增强空头过滤功能,并加强复合信号在震荡阶段的稳定性。
1、9月以来交易性择时信号回顾。基于可转债市场的价量特征与市场风格变化,交易性择时模型在利率下行周期保持了对趋势行情的高敏感度,各类信号在关键阶段呈现出较强一致性,并在多个交易窗口连续触发复合信号,在捕捉利率主升段方面表现突出。近期随着利率企稳回调,模型信号明显收敛甚至短暂消失。该现象并非策略失效,而是由于策略本身逻辑并不承担主动做空判断,而是基于右侧确认选择降低暴露度,以避免震荡期的无效交易和频繁换手,更好地体现了策略在复杂行情中的稳健性与纪律性。
2、多资产验证有望提高利率择时卡玛比率,减少最大回撤。多资产因子的引入为利率交易提供了重要的趋势验证与方向参考。股票市场能够快速反映风险偏好与资金成本的变化;黄金则体现通胀预期、避险需求与实际利率水平;商品价格走势则反映经济周期与政策节奏。这些趋势信号与债券收益率存在长期稳定的传导关系,因此将权益、黄金与商品信号纳入择时框架,有助于在趋势尚未完全确立之前提前形成宏观判断,从而提高债券交易的方向确认能力,并降低因单一市场噪声所带来的信号干扰。
3、模型升级方向与“每日一图”的新增价值
通过将多资产维度整合进入交易性择时跟踪框架,“每日一图”从单一利率信号演化为多资产趋势交叉验证体系,为利率交易提供了更全面的风险识别工具,本次增量信息在于以下几个方面:
1)引入权益和商品等大类资产择时信号:通过将交易性择时运用到其他资产,实现不同资产类别下策略落地和信号跟踪,为后续资产配置提供定量支撑;
2)实际交易参考:基于不同资产开展基于利率期货的多资产交叉检验。在利率多空方向一致时形成趋势共振,而在市场波动加剧时则可作为重要的过滤条件,有助于降低回撤并增强策略稳健性。横向比较下,股债跷跷板较为明显。总体而言,“看股做债”和“看商品做债”有望减少并控制回撤,但超额收益存在收敛。
作者:覃汉/章恒豪
全文:6206字 | 12 分钟阅读
1 引言
在前序量化择时系列报告中,我们分别从赔率与胜率两个维度探讨了利率市场的基本面和交易性择时框架。《赔率视角下的30年国债择时模型》从左侧出发,通过基本面与技术面因子构建集成学习模型,对30年期国债收益率未来走势进行了方向性预测,在尚未被市场充分定价的阶段提前布局,长期视角下赔率策略具备超额收益。《胜率视角下的利率交易择时策略》则转向右侧交易,以趋势识别、节奏控制与信号整合为核心,通过低延迟趋势、阶矩、通道过滤与九转序列等多信号策略,在信号确认后顺势介入,强调执行的稳定性与交易胜率。两种框架在逻辑与执行层面各有优劣,也反映了利率市场投资者在“提前预判”与“顺势跟随”之间的不同取舍。
2 交易性择时信号回顾
2025年7月31日,我们发布了《胜率视角下的利率交易择时策略》,并对模型信号进行日度跟踪。今年9月以来,交易性择时在趋势性行情阶段表现较为突出。六类信号在第一轮利率下行周期中频繁触发,并形成了较为显著看多信号。复合信号在9月中旬至10月底期间连续出现,实现了对本轮长端利率下行行情的较高覆盖度。从阶段性分布来看:
1)9月中旬至10月末,各类信号呈现较强的一致性,多次集中触发复合信号,对中长期利率债收益的捕捉较为精准,整体体现出策略对趋势行情的敏感性;
2)进入11月中上旬,尽管市场波动加剧,策略仍维持稳定的看多识别能力,并在多次交易窗口中发出了方向一致的做多信号。
值得注意的是11月下旬开始的市场回调,策略并未及时给出反向信号。这主要源自模型本身的设计特征,交易择时框架以趋势跟随和右侧确认为核心,并不承担主动做空判断功能。在行情从震荡转向回落的阶段,信号数量明显减少,模型选择降低暴露度而非反向押注。这与策略初衷一致,也在一定程度上规避了震荡区间内的过度交易风险。
总体而言,自9月以来,交易性择时策略的多头识别能力表现较好,在趋势行情阶段覆盖度较高,但对阶段性回调的反应偏弱,这与模型性质本身相关。其优势在于对利率下行趋势的敏感捕捉,而在震荡与反转阶段则呈现出更谨慎的参与偏好。未来策略优化的方向,一方面在于增强反转识别与空头过滤功能,另一方面也可进一步加强复合信号在震荡阶段的稳定性。
3多资产维度下的利率交易择时的辅助作用
股票、债券与商品作为核心的三类资产,其价格走势往往受到宏观经济周期、货币政策以及市场风险偏好的共同影响,但传导机制与表现形式并不相同。债券更多反映利率水平与资金松紧,股票则集中体现经济增长与盈利预期,商品则兼具通胀与供需冲击属性。当这些变量叠加在一起时,不同资产间会呈现出阶段性跷跷板效应或共振关系。
3.1 交易性择时在权益市场的应用及作用
我们首先将策略应用于上证指数、恒生指数、万得全A等最具代表性的指数标的:
1)上证指数:“中国经济运行温度计”,流动性充裕,对国内宏观与资金面高度敏感;
2)恒生指数:覆盖港股市场市值最大、流动性最优的50家蓝筹企业,全球投资者配置中国离岸资产的“核心温度计”;
3)万得全A:覆盖沪深京全部A股,反映整体市场走势,资产配置与风险基准。
交易性择时模型不仅可以单独对不同股指进行择时,我们也可用其结果辅助利率择时,“看股做债”是具有应用价值的路径之一,核心在于规避利率择时中的最大回撤。宏观维度,股票上涨往往代表风险偏好提升、经济预期改善,使得债券利率面临上行压力;反之,股票回调往往伴随避险需求提升与宽松预期升温,推动债券价格上行。胜率模型同样可以推广至股指交易中,将股指趋势纳入择时框架,能够提前捕捉到债券收益率变动的节奏,实现对债市交易的风险缓释与收益增强。股债跷跷板下,当股市情绪改善、资金加速流入风险资产时,通常伴随利率端的上行压力;反之,当股市进入调整或流动性需求上升时,风险偏好下降会推动债券需求回升,使利率端呈现较好的做多窗口。
引入权益信号可以在债券端趋势尚未被完全确认前进行额外过滤。当股市进入持续上行阶段、权益趋势呈现结构性强化时,交易性择时模型对债券的做多信号会显著收敛,从而控制最大回撤;而当股市出现加速回调时,模型会及时加强债券端的做多倾向,有助于捕捉风险偏好切换下的阶段性利率机会。“看股做债”有望在多资产维度下提高对债券交易的卡玛比率,为债券择时提供了一类稳定且可迁移的有效信号源。
3.2 交易性择时在商品市场的应用及作用
我们也将策略映射至大宗商品市场,选取以下具有代表性的六个品种。
1)伦敦金:作为全球最具代表性的避险资产,与利率市场关联紧密,是跨市场验证不可或缺的品种。
2)伦敦铜:被誉为“全球经济晴雨表”,能够敏感反映经济周期与工业需求变化。
3)布伦特原油:价格对通胀与利率影响显著,为商品与宏观政策传导的重要中介。
4)螺纹钢、焦煤、玻璃:国内供需与政策属性强,价格波动与地产、基建周期密切相关,能够验证策略在政策敏感型品种中的表现。
3.2.1 伦敦金
对于黄金,交易性择时模型同样展现出稳定的趋势识别与结构过滤能力。胜率模型在伦敦金上的回测结果显示,尽管黄金波动结构与债券有所不同,但模型仍能提炼出有效的方向性信息,且交易天数与持仓节奏也同样稳定。这说明黄金价格在危机、通胀冲击与政策转折点中具有重要的前瞻性,可作为债券风险识别的重要“外生信号”。模型在黄金上仍表现出良好稳定性,说明其不仅擅长捕捉权益趋势,也能够识别贵金属中的避险切换信号。因而,“看黄金做债”展示了贵金属在多资产择时体系中对债券策略具有明显补充和强化作用。
在多资产框架中,伦敦金主要承担“宏观验证因子”的角色。黄金价格在避险情绪升温、通胀压力上行或政策预期扰动阶段均具有较强的敏感性;当黄金趋势走强时,往往意味着风险偏好下降或实际利率下行,这与利率多头的逻辑具有协同性;当黄金进入下行趋势时,则反映风险环境改善或实际利率上行,对利率多头构成约束。将伦敦金趋势作为外部过滤因子,可以在债券趋势尚未完全建立时提升模型的方向确认能力,在宏观扰动频繁的阶段,有助于过滤短期噪声,增强信号的执行稳定性。
3.2.2伦敦铜、布伦特油、玻璃、焦煤、螺纹钢
伦敦铜作为“全球经济晴雨表”,对工业生产、制造业订单与全球需求变化具有较高敏感度。当铜价进入上行通道时,往往对应海外与国内制造业景气抬升、需求回暖,进而推升利率;而当铜价走弱时,多反映周期动能不足、经济进入放缓区间,对利率多头形成验证,因此作为利率趋势的“周期过滤器”具有较高有效性。
布伦特原油则承担通胀与货币政策传导的“中介角色”。油价向上往往带动通胀预期上行,引发政策利率与长端利率的同步抬升;油价回落则对应需求侧走弱或供给改善,对利率形成下行压力。因此,将原油趋势引入利率择时模型,可提前识别通胀预期的变动方向,尤其在政策扰动与地缘事件频繁的阶段,对利率策略的风险调整具有显著补充性。
螺纹钢、焦煤与玻璃等品种具有更强的国内政策属性,价格波动与地产、基建周期高度相关。在国内经济的结构性逻辑下,黑色系与建材品种对政策节奏、地产链调整与基建强度具有即时反应,其趋势变化往往领先或同步反映国内需求周期的变化。在此类政策敏感型品种中验证交易性择时策略,可帮助模型及时识别国内宏观动能的边际变化,为利率端的趋势方向提供更具中国特色的高频验证指标。
交易性择时模型在这些商品资产上取得一致且稳健的表现。商品价格上行往往意味着经济景气改善或成本推动型通胀抬升,导致债券收益率上升、价格承压;而价格弱势通常对应需求走弱、通胀下降、资金价格趋松,使得债券价格受益。此外,不同步骤的产业链商品又能代表政策刺激的不同侧面,例如原油代表全球经济活动,黑色系反映国内基建与地产周期,有色金属指示制造业与出口景气,因此商品市场能够提供更细化、更前置的宏观信号。
4 “每日一图”图标构成与解读方法
相较于此前仅展示十年期国债主连与复合择时信号的版本,本次图表在右侧新增一列指标名为“当日已触发入场信号资产”用于表示股票(风险偏好)、黄金(宏观验证)与大宗商品(通胀与周期指示)三个多资产维度的触发因子,从而构建更全面的利率交易择时框架。新增内容主要参考《跨资产维度下的利率交易择时策略》中提出的多资产交叉验证体系,核心目的是通过不同资产的趋势线索补充利率端信号,以减少回撤、并增强策略在宏观扰动时期的稳健性,以期提高卡玛比例。
股票维度,图中标注了当日权益市场趋势是否触发“风险偏好强化”或“风险偏好回落”的信号。权益市场作为高Beta资产,其趋势状态能够及时反映资金情绪方向,当股市进入上行阶段时,通常伴随利率上行压力,模型据此对债券多头信号进行过滤;当股市转弱时,则增强利率多头的趋势确认作用。
在黄金维度,新增展示伦敦金趋势的触发情况。黄金价格对实际利率、通胀预期及避险需求具有较强敏感性,其趋势结构在多周期上具备领先特征。当黄金趋势走强时,往往对应实际利率下行与避险情绪上升,与利率多头存在协同性;当黄金走弱时,则对债券多头构成方向性约束,与债市成正相关。因此黄金作为宏观验证因子,有助于过滤短期噪声并提高信号稳定性。
商品维度,本次新增包括伦敦铜、布伦特原油以及国内黑色与建材品种(螺纹钢、焦煤、玻璃)的趋势触发。铜价作为“全球经济晴雨表”,对工业需求与景气周期高度敏感;原油则是通胀预期与政策传导的关键中介,对利率方向有显著影响;而黑色与建材品种反映地产与基建链条的政策节奏,是国内宏观动能的高频指示器,与债市成负相关。这些商品趋势的加入使模型能够在经济周期和通胀环境变化中提前识别利率方向,提高策略的宏观适应性。
综上,新版本图表通过在债券日度信号之外加入“权益-黄金-商品”三类多资产触发因子,使利率择时体系从单一资产扩展为多维度交叉验证结构。在提高债券趋势信号稳定性的同时,也为识别阶段性风险与机会提供了更完整的信息来源,与系列三报告中“看股做债、看金做债、看商品做债”的逻辑一致。
5 风险提示
模拟交易与回测局限性:本报告中的交易策略及回测结果均基于历史数据的统计归纳,模拟交易的表现不代表未来实际收益。模型存在失效可能,不构成投资建议。投资者需结合自身风险偏好和实际情况谨慎使用。
硬件误差风险:模型的训练效果可能受到硬件设备性能和稳定性的影响。硬件误差可能导致训练过程中的计算偏差,从而降低模型的泛化能力和预测精度。
历史数据失真风险:模型的训练依赖于历史数据,若数据存在采集不准确、标注错误或样本偏差等问题,可能导致模型学习到错误的规律,影响其输出的可靠性。
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