国债期货对冲压力指数构建方法 [page::3]

• 通过资金成本、隐含回购利率和债券借贷成本建立国债期货反向套利指数，反映对冲压力，基差指数高说明市场套保需求和负面情绪增强。

- 指数用于量化债券市场的套保压力，提升债券投资者对情绪和基差波动的理解。

信用债久期轮动及对冲策略逻辑框架 [page::4]

• 信用债久期中性组合收益主要受信用债票息、信用利差变化和利率变化影响。

- 基差作为套保需求的衡量指标，用于动态调整久期和期货空头仓位。

• 利用对冲成本驱动的久期轮动信号，降低市场波动影响，提高组合收益风险比。

信用债对冲模型与套保比率设计 [page::5-7]

• 信用债对冲拆分为久期中性对冲+信用利差对冲，后者基于OLS和MGARCH模型滚动估计。

- 牛熊市环境下信用利差对冲比率不同，熊市时对冲力度降低，利差与期货负相关性更强，增强风险控制的动态适应能力。

久期轮动策略及信号构建 [page::7-8]

• 以基差反向套利预期收益率（arbt）大于50bps为降久期信号，低成本时拉长信用债久期，高成本时降低久期。

- 信号有效覆盖信用利差大幅上行阶段，控制利率驱动下的无效久期调节。

• 久期轮动不对冲组合年化收益5.0%，最大回撤2.38%，卡玛比率2.09。

信用债指数轮动久期中性策略绩效表现 [page::8-11]

• 将信用债轮动与国债期货对冲结合，有效降低最大回撤至1.28%，年化收益维持在4.5%以上。

- 多个对冲模型包括信用利差拆分法及牛熊市调整均表现稳健，卡玛比率由未对冲的1.13和1.91提升至3.5左右。

• 分年度表现显示策略在信用债低迷年份2022年仍实现正收益，2023年表现进一步优异。

| 指标 | 利差拆分+牛熊市套保比率 | 利差拆分法 | 久期法 | 高等级信用债3-5Y | 高等级信用债1-3Y | 轮动不对冲 |
|------------|------------------------|------------|----------|-----------------|-----------------|------------|
| 累计收益率 | 43.32% | 42.99% | 42.71% | 48.04% | 43.19% | 48.06% |
| 年化收益率 | 4.55% | 4.52% | 4.49% | 4.97% | 4.53% | 4.97% |
| 年化波动率 | 1.27% | 1.28% | 1.29% | 1.14% | 0.75% | 0.93% |
| 最大回撤率 | -1.28% | -1.28% | -1.29% | -4.39% | -2.38% | -2.38% |
| 夏普比率 | 3.59 | 3.54 | 3.49 | 4.37 | 6.04 | 5.36 |
| Calmar比 | 3.56 | 3.52 | 3.47 | 1.13 | 1.91 | 2.09 |

策略亮点总结 [page::0][page::9][page::10]

• 创新利用国债期货反向套利收益率综合指标作为信用债久期轮动信号，强化市场流动性和套保成本对久期调整的影响判别。

- 结合信用利差拆分以及牛熊市动态调整对冲比率，控制信用利差风险和市场情绪波动，提升风险管理能力。

• 策略回测展现出优异的风险调整表现，显著降低最大回撤，带来平稳的收益曲线，满足理财产品稳健收益需求。

国债期货研究框架（五）：信用债久期轮动中性策略——详尽分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题：国债期货研究框架（五）：信用债久期轮动中性策略
发布机构：上海东证期货有限公司，东证衍生品研究院
发布日期：2023年10月22日
分析师：王冬黎，金融工程首席分析师
主题：围绕国债期货构建一套信用债久期轮动中性对冲策略，评估其基于对冲成本的指标构造和投资效果。

核心论点：本报告提出利用国债期货构建对冲压力指数，通过对冲成本指标指导信用债久期的轮动，并在此基础上结合国债期货空头对冲信用债利率风险，实现久期中性组合。相较于纯债券投资，策略显著优化收益-风险比，收获更低的最大回撤和稳健的年化收益，是债券理财产品的理想设计方案。

定量亮点：

• 策略年化收益约4.55%，最大回撤仅1.28%。

- 同期中债高等级信用债3-5年指数最大回撤为4.4%，1-3年为2.4%，策略显著降低下行风险。

• 该策略以高票息信用债为底仓，利用国债期货空头对冲利率风险，抵御市场波动带来的久期风险暴露。

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2. 逐节深度解读

2.1 国债期货对冲压力指数构建方法（章节1.1）

关键论点：
国债期货对冲压力指数（HPI）是反映债券市场套保需求强弱的综合指标，具备更全面且时序可比的特点。传统基差指标因受到合约到期日影响较大，存在时序比较局限性；年化基差率虽然改进但未考虑资金成本，导致季节性波动。报告基于资金成本（DR007）、隐含回购利率(IRR)及债券借贷成本(Cbondlending)三者构建基差反向套利指数，体现真实对冲成本。

推理依据：
指标公式为：

$$
HPI = MA{20}(DR007 - IRR - C{bond\_lending})
$$

其中，移动平均平滑20日数据，有效剔除噪声，实现对冲压力的稳定反映。[page::3]

重要数据解析：
图表1显示2015年至2023年的HPI走势，在不同时期基差及资金成本的波动揭示了市场套保的动态变化，数值高时代表对冲压力大，债券市场情绪恶化。

2.2 策略逻辑框架与结论（章节1.2）

核心逻辑：

• 投资100%信用债作为底仓，依据信用债不同久期（1-3年和3-5年指数）构建组合。

- 国债期货在组合中仅用于做空对冲，帮助规避利率波动风险，提升组合收益稳定性。

• 策略基于两种主要风险暴露：一是基差波动影响套保成本，二是信用利差波动导致风险暴露不完全对冲。

- 探索并优化基于对冲成本的久期轮动策略，以提升原生国债期货对冲的风险收益表现。

数据点：

• 策略年化收益为4.55%，最大回撤1.28%，显著优于传统信用债3-5年指数5.0%收益对应4.4%回撤，及1-3年指数4.5%收益对应2.4%回撤。[page::3]

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3. 图表深度解读

3.1 图表1：中国国债期货对冲压力指数走势

图表1展示了2015年6月至2023年10月国债期货对冲压力指数HPI的时序变化。从图中可以看出：

• 2016年底出现显著高峰，反映当时对冲压力极大，信用债市场情绪较弱。

- 2020年以后整体对冲压力水平趋于平稳，偶有波动。

• 指数数值的巨大波动性揭示了其作为反向市场情绪指标的有效性。

该图对后续信用债久期轮动策略的指导信号意义重大。[page::3]

3.2 图表2：策略逻辑框架流程图

该图清晰展示了信用债久期中性组合的收益影响因素结构：

• 票息、信用利差变化与利率变化互为关键驱动因素。

- 基差反映套保需求强弱，是市场情绪的量化表示。

• 基于对冲成本控制仓位，是策略的核心调节手段。

- 结合久期轮动可获得低回撤高收益的效益。

该图强化了策略逻辑的层次清晰及相互关联性，帮助理解风险收益统一控制。[page::4]

3.3 图表3：不同信用债对冲模型净值对比

图中展示基于三种对冲模型（信用利差拆分+牛熊市套保、生信用利差拆分法、久期法）以及未对冲的高等级信用债3-5年指数的净值变化：

• 所有对冲模型相比未对冲债券净值波动更平滑，且缓解了大幅回撤。

- 基于信用利差拆分加入牛熊市动态调整的模型表现最佳，净值增长稳健且平滑。

• 三个对冲策略净值走势高度一致，显示对冲方法具有一定稳健性。[page::5]

3.4 图表4：信用债对冲方法结构与公式说明

本图细致地介绍久期中性对冲和信用利差对冲的拆分原理：

• 久期中性对冲基于修正久期（pDur）和最便宜可交割债券(CTD)基点价值(DV01)计算。

- 信用利差对冲通过统计模型（如OLS回归、MGARCH）测算信用利差变动对国债期货价格的动态影响，以调整对冲比率。

• 详尽列出了公式与计算方法，体现模型的科学性和实操可行性。[page::5]

3.5 图表5与图表6：信用债牛熊市划分与套保比率差异

• 图表5利用长周期滤波技术划分信用债市场牛熊市，AA 3年期信用债利差的变化明显分段，帮助模型切换不同信用利差套保比率。

- 图表6显示不同期限信用债在牛熊市的平均套保比率明显不同，牛市时套保比率显著高于熊市，反映在信用利差风险较低牛市中愿意承担更多对冲。

• 该分时点的动态套保策略提升了策略的适应性和抗风险能力。[page::6]

3.6 图表7：不同对冲策略对最大回撤和年化收益的影响

• 加入信用利差拆分及牛熊市动态调整后，最大回撤由4.39%大幅降至约2.3%，年化收益仍维持在4.25%以上。

- 各模型提升夏普率和卡玛比率表现，均优于无对冲债券指数，强调了对冲策略的有效性。

• 采用牛熊市动态调整的信用利差拆分法表现最优。[page::7]

3.7 图表8和图表9：基于对冲成本信号的久期调整与不对冲信用债轮动表现

• 图表8中，灰色条形的是基于对冲成本指标触发的降久期信号期，红线是3-5年高等级信用债净值。信号多集中于信用利差显著扩大的阶段，表明模型及时调整持续时间正确。

- 图表9展示不含国债期货空头对冲的信用债久期轮动净值，收益稳健但相较有期货对冲的策略波动较大。

此信号控制了信用利差风险敞口，搭建基础久期轮动框架。[page::8]

3.8 图表10-12：整合国债期货对冲的久期中性轮动策略净值、对冲比率和收益统计分析

• 图表10显示三种对冲模型均显著提高策略净值的稳定性，且均平稳跑赢对应的3-5年信用债指数。

- 图表11中对冲比率在-0.2至-0.5之间调节，显示适度采用国债期货空头对冲，动态调整确保久期中性。

• 图表12的统计数据显示策略累计收益超42%，年化收益约4.5%，最大回撤不足1.3%，夏普和卡玛比率均较标的指数或久期轮动策略显著提升，胜率约63%。

- 综合表现突出，代表稳健且适合普通理财产品的策略设计。[page::9]

3.9 图表13-15：基于三种对冲模型策略的分年度表现

• 各年度表显示该策略虽然在2022年信用债低迷年回撤最大，但仍实现约2.4%年化收益，2023年表现突出，收益率稳步提高至4.5%以上。

- 夏普率和卡玛比率整体维持高值，表明策略稳健且有较好风险控制能力。

• 不同模型表现趋同，但牛熊市套保比率模型在波动性控制及收益平滑上表现稍优。[page::10][page::11]

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4. 估值分析

本报告纯粹聚焦于信用债久期轮动和国债期货对冲策略的设计与回测表现，未涉及传统意义的企业估值分析。策略的“估值”则体现在对冲成本指标和久期调整信号的量化建模中，报告通过对冲基差指标、资金成本等关键指标的计算，动态调整组合的久期配置和对冲比率，形成了以净值表现和收益风险比作为效果评判的体系。这一方法具有较强的模型假设基础和实践指导意义。

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5. 风险因素评估

报告明确指出的风险提示包括：

• 模型有效性风险：量化模型基于历史数据测算，未来市场环境可能发生变化导致模型失效。尤其信用利差和基差波动的非线性变化可能超出模型预期。

- 信用利差风险：信用债对冲是非完全对冲，信用利差波动依然带来风险敞口，尤其在市场下行期，可能导致回撤扩大。

• 基差波动风险：基差的剧烈波动会影响套保成本，进而影响策略的对冲效果和稳健性。

- 报告未详述具体缓解措施，但通过牛熊市动态调整和久期轮动信号控制风险暴露，是该策略的基本风险管理体现。[page::0][page::3]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告整体以量化模型驱动，模型参数设定和历史样本的代表性是核心假设，对于未来突发宏观事件或市场结构变化可能缺乏适应。

- 报告未深入论述交易成本（期货：佣金、滑点）的影响及流动性风险，期货市场突然波动下可能带来的更高交易摩擦未充分展示。

• 信用利差拆分模型依赖滚动回归估计，实际信用利差与期货价格的动态关系或受到非线性因素影响，单纯线性模型可能存在局限。

- 信用债的久期调整和对冲成本信号的时滞效应未被讨论，过快或过慢的调整可能带来跟踪误差。

• 然而，报告通过多模型验证和分年、牛熊市分析较好地缓解了单一假设的风险。整体框架严谨且数据充分支持结论。[page::5][page::6][page::9]

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7. 结论性综合

本报告建立了以国债期货对冲压力指数为核心驱动，通过资金成本及基差测算构建信用债久期轮动久期中性策略。该策略以100%信用债为底仓，结合国债期货配置实现空头对冲，控制利率风险，并基于基差成本优化久期调整时点和幅度，从而有效管控对冲成本和信用利差风险敞口。报告通过详实的模型构建及多维度回测数据验证了策略的优越性：

• 策略年化收益约4.5%，最大回撤仅1.28%，显著优于相关信用债指数的最大回撤（2.4%-4.4%），卡玛比率提升至3.5以上，显示其风险调整收益优势明显。

- 多种信用利差拆分模型和久期法对冲路径表现相近，加入牛熊市调整的信用利差拆分法效果最优，策略净值平稳、抗跌能力强。

• 基于对冲成本的久期轮动信号准确预警信用利差上行阶段，避免了利率上行引发的信号误触，提高了策略执行的可操作性。

- 该策略针对当前信用债投资环境，兼顾收益稳定性和风险控制，适合充当债券理财产品的核心策略方案。

• 报告充分利用了包括资金成本指标、隐含回购利率、债券借贷成本等多个维度构建指标，系统性地体现市场套保压力，模型科学且具有前瞻指导意义。

综上，报告系统详尽地展现了一套成熟实用的信用债久期轮动及国债期货对冲中性策略，结合稳健量化方法论和丰富历史数据支持，为信用债资产管理提供了重要的实证和策略框架参考。

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附录：部分关键图表Markdown格式示例

国债期货对冲压力指数走势图示：



信用债久期中性组合策略逻辑框架：



信用债久期对冲效果对比：



基于对冲成本的久期降信号：



信用债轮动久期中性策略净值趋势：



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（全文完）

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