三十年国债期货市场概况与波动特征 [page::4]

• 三十年期国债期货持仓和成交量较低但成交持仓比高(0.64)，交易活跃度仅次于两年期品种。

- 三十年期货市场20日滚动波动率最高达4.1%，保证金率3.5%，资金占用相对较低，杠杆利用率高。

传统技术指标回测表现分析 [page::5][page::6][page::7][page::8]

• 均线类与动量类指标效果优于其他类别，CCI趋势策略年化收益最高18.76%，夏普2.56，优于多头基准。

- 各类指标多参数组合的年化收益和夏普差异较大，指标设计需针对性筛选。

基于活跃券净价+基差构建量化择时模型框架 [page::10][page::11][page::12]

• 构建样本基于2006年至今活跃券净价和基差的组合拟合期货收益，解决三十年期货样本量不足问题。

- 使用XGBoost回归树模型预测债券净价变化，结合线性收敛假设预测基差变化。

• 探讨了三种缩放系数确定方案，决定以单倍固定缩放系数（3）作为最终策略标准。

策略效果评价及样本外表现 [page::16][page::17][page::18][page::19]

| 训练集 | 测试集年化收益率 | 最大回撤 | 夏普率 | 胜率 | 平均持仓天数 |
|--------|-----------------|---------|-------|-----|-------------|
| 07-23/03 | 8.3% | 1.7% | 2.27 | 55.6% | 4.03 |
| 07-22/12 | 10.8% | 1.3% | 3.21 | 56.6% | 4.71 |
| 07-22/9 | 5.1% | 1.8% | 1.33 | 56.8% | 3.63 |

• 三个独立模型样本外策略均表现稳健，夏普率均高于1，最大回撤多在2%以内。

- 国债期货多空策略在固定缩放系数3条件下表现整体最为稳定，年化收益达9.2%-11.2%，夏普率2.23-2.75。

• 策略有效反映了趋势效应，且适度多空转换显著跑赢多头基准。

十年国债期货策略对比验证 [page::23]

• 十年期货样本较长，缩放系数1及3表现优于系数2。

- 测试期内策略曲线同步性高，但在高基差环境下存在显著差异，反映不同缩放处理对收益的影响。

技术指标详解及因子筛选结果 [page::13][page::14]

• 使用Rank IC指标筛选技术和利率利差指标，最终选出29个相关因子。

- XGBoost模型结合多因子进行债券净价预测，提高预测准确度。

分析报告详解——《国债期货量化系列六：三十年国债期货择时策略》

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1. 元数据与概览

• 标题：《国债期货量化系列六：三十年国债期货择时策略》

- 作者：王冬黎（金融工程首席分析师）

• 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12月26日

• 主题：针对三十年国债期货市场，探索和构建基于量化技术指标的择时交易策略，结合债券净价和基差变化进行期货收益拟合模型的研究。

核心论点

报告指出，三十年国债期货自上市以来表现出较强的趋势效应，传统的均线类与动量类技术指标表现较好；基于活跃券净价变化加基差（价差）变化的拟合模式，成功将期货收益延展至2006年至今，进而构建基于回归树模型（XGBoost）的量化择时策略。三个独立训练样本对应的模型年化收益率均保持在5%-11%的区间，风险指标（最大回撤、夏普比率）表现良好。择时策略对于真实市场环境表现出稳定的超额收益和良好的风险控制能力。最终推荐采用单倍缩放系数（数值3）进行净价预测值调整以权衡稳定性。

评级和建议

报告未给出明确的买卖评级，而是侧重于策略构建和性能验证，强调量化择时在三十年国债期货上的有效性及可行性，同时提示风险（模型基于历史数据，未来有效性存在不确定性）。

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2. 逐节深度解读

2.1 三十年国债期货市场概况

• 关键论点：

- 三十年国债期货自上市以来成交与持仓规模相较其他期限品种较小，平均持仓28555手，成交18678手，但成交持仓比0.64高于大部分品种，表明交易活跃度相对较高。
- 波动率（20日滚动）均值为4.1%，较十年（2.1%）、五年（1.6%）、两年（0.7%）更高。
- 三十年期国债期货保证金率为3.5%，资金占用相对较低，因此最大交易杠杆率更高。

• 逻辑依据：

- 高波动率支持更丰厚波动收益空间，结合较高成交持仓比，表明三十年期品种虽体量小，但流动性良好，适合交易策略开发。

• 图表解读：

- 图表1展现四期限国债期货的20日滚动波动率走势，三十年期曲线整体高于其他期限显示其波动性优势。
- 图表2表列对比成交量、持仓量、成交持仓比、波动率及保证金，凸显了三十年品种特殊的市场特性。
- 图表3-6分别描绘不同期限国债期货成交持仓数据及比值的时间序列走势，进一步佐证交易活跃度的动态变化趋势。

2.2 三十年国债期货传统技术指标表现

• 关键论点与数据：

- 多类传统技术指标分别涵盖均线类、动量类、数量类、波动类、趋势类，均线和动量类表现最佳。
- CCI（商品通道指数）趋势策略年化最大收益18.76%，平均11.45%，夏普最高2.56，整体优于三十年期货多头基准。

• 方法说明：

- 技术指标通过Python的TA-Lib工具包计算，主连价格采用价差前复权法获取，回测区间为2023年4月至12月，使用2倍杠杆，日内信号产生后次日以收盘价执行。

• 图表7-11综述指标回测统计与净值曲线：

- 图表7和8展示均线类指标的回测年份化收益分布及代表合成策略净值走势，均线策略表现较为稳健。
- 图表9展示动量类指标净值，ROC、RSI趋势策略较为突出。
- 图表10数量类指标如OBV、ADI、MFI表现较为一般。
- 图表11波动类（ATR、Bollinger）和趋势类指标（ADX、Aroon）净值走势显示波动类策略相对活跃。

• 分析：

- 报告系统性评估各技术指标在三十年期货的应用，辨别有效指标，此信息为后续模型训练选择因子提供基础。

2.3 择时样本处理与建模框架

3.1 基于债券净价加基差变化拟合期货收益

• 关键点：

- 三十年国债期货数据样本不足，通过活跃券净价与基差变化组合方式，扩展至2006年至今样本。
- 可交割券选取基于期货合约条款模拟，活跃券为累计五日成交笔数最高者，净价变化基于估值中债净价计算并校正活跃券切换影响。
- 期货价格变化率 = 净价变化 - 基差变化，再除以转换因子。

• 基差处理：

- 区分实际基差变化和基于线性收敛假设预测的基差变化。

• 拟合结果说明：

- 实际基差对应拟合较好，预测基差方法存在偏差，对高基差和远期基差的线性假设可能放大收益估计。

• 图表12-15：

- 分别展示2年、5年、10年及三十年国债活跃券净价与基差预测组合拟合的累计收益，相对实际期货收益，拟合曲线接近，支持基于活跃券与基差模型构建择时样本的可行性。

3.2 债券净价预测框架

• 指标介绍：

- 以活跃券技术指标和利率利差指标为核心输入，数据基于中债利率曲线相关关键点与久期。
- 变量滚动标准化处理后，窗口为2007年4月至今。

• 指标筛选与合成：

- 以Rank IC（因子预测能力指标）绝对值大于0.03筛选12个技术指标与17个利率利差指标。
- 运用XGBoost回归树模型进行指标合成，提升预测效果，支持高效建模与样本外验证。
- 回归树原理简述，突出其中MSE损失函数拟合残差的方式。

2.4 债券净价预测与基差预测叠加及信号生成

• 关键点：

- 净价变化率预测值与基差变化率预测值叠加生成期货价格变化率预测。
- 预测值偏小，需缩放系数调整，三种缩放系数方案比较：
1. 训练集真实值与预测值回归系数为缩放系数（数值约4.7~6.0）
2. 国债期货价格变化率回归净价预测值与基差预测值比值
3. 固定缩放系数1（不缩放，默认预测值量纲反映真实预测效果）
- 依据不同样本和缩放方法多模型训练，综合比较稳定性与实际操作便利性，推荐固定单倍缩放系数。

• 图表21-23：

- 展示债券净价预测值与真实值对比，预测值波动虽大，但整体方向契合。
- 模型不同训练集的样本外R2约为0.05-0.1，胜率均为56%左右，盈亏比超过1.4，表现合理。
- 三种缩放系数数值对比表。

2.5 策略效果分析

债券净价多空策略表现

• 三个训练集模型在2015年及之后测试集上表现稳健，年化收益8.3%、10.8%、5.1%，最大回撤均较低（最高1.8%），夏普率分别为2.27、3.21、1.33，持仓平均天数约4天。

- 图表24-29：活跃券净价多空策略净值及统计数据展示，净值曲线稳定上扬，测试集收益虽低于训练集，但夏普率依然可观显示风险调整后收益突出。

三十年国债期货多空策略表现

• 三种缩放系数均带来正收益和不错夏普率，但单倍缩放系数（系数3）更为稳定，年化收益约10%-11%，最大回撤2%左右，胜率接近59%；

- 图表30-35对应不同训练样本的择时策略表现及统计，对照多头基准，择时策略均跑赢基准说明择时有效性；

• 策略风险指标均良好，Calmar比相对基准显著提升。

十年期国债期货策略表现对比

• 采用类似方法构建十年期货择时策略，样本更长；

- 十年期样本外表现支持固定缩放系数和基于真实/预测回归系数两种方法，暂不建议使用国债期货回归法计算缩放系数；

• 在高基差环境下，缩放系数1与3出现信号偏差，影响收益表现，进一步验证固定缩放系数方案优势。

- 图表36-37展现策略净值及效果统计，均优于基准收益。

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3. 图表深度解读

• 图表1-6（国债期货波动与运行数据）清晰描绘不同期限期货市场活跃度与波动率差异，反映三十年期货具有较高波动性与杠杆空间。

- 图表7-11（技术指标回测与净值表现）详尽列出各技术指标参数区间下年化收益、夏普比率、最大回撤、胜率等多维性能指标，定量展示各类指标优劣：
- 均线和动量类指标表现尤为突出；
- 净值曲线展示阶段性趋势把握能力；

• 图表12-15（活跃券净价加基差拟合期货收益）：

- 通过实测数据，活跃券净价加基差模型很好拟合国债期货累积收益走势，验证了模型构建的合理性。

• 图表16-20（指标筛选Rank IC）：

- Rank IC分布直方图反映训练集因子对净价变化率的预测力，有助于剔除无效指标。

• 图表21-23（净价预测验证与缩放系数）：

- 预测值波动虽比实际高，整体趋势相符，R2虽低但胜率可观；
- 三种缩放系数方案及其样本测试数据对比，有助于策略参数优化；

• 图表24-35（策略净值与效果统计）：

- 直观展示任意一个训练集模型在训练及测试阶段的净值趋势及收益风险统计；
- 显示出策略相较基准的超额收益能力及风险控制效果，夏普率表现优异。

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4. 估值分析

报告未涉及传统的公司估值模型，但应用了量化模型评估策略表现，类似估值含义体现在策略的年化收益、夏普率、最大回撤、胜率、盈亏比等度量指标上，体现策略风险调整后的收益效率。

应用的机器学习模型为XGBoost回归树，原理基于GBDT算法，通过在每一步拟合残差提升模型预测能力，训练集与测试集的划分合理，模型无过拟合迹象。

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5. 风险因素评估

报告明确指出，量化模型有效性基于历史数据，存在未来失效风险。模型对宏观环境、市场结构变化、极端事件等非历史数据特征的适应性未明确说明，因此存在潜在市场变化导致策略失效的风险。报告未提供具体缓解策略，仅告知客户需自行判断模型适用性。

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6. 批判性视角与细微差别

• 样本不足风险：三十年国债期货上市时间短，样本有限，本报告通过活跃券净价+基差模型延展样本至2006年，虽增强了样本量，但仍可能存在历史样本与现实市场的结构性差异风险。

- 基差预测线性假设：预期基差变化采用线性收敛假设，虽简单有效，但实际基差波动复杂，其误差对策略表现可能产生影响。

• 模型预测能力有限：债券净价预测R2仅为5%-10%，说明模型解释力有限，缩放系数调整虽有所缓解，但预测不确定性仍存。

- 缩放系数选择存在权衡：报告探索三种方案，最终推荐固定倍数（3），但不同缩放方案下结果差异仍较大，需持续关注稳定性和市场变化。

• 技术指标选择区间短暂：大多技术指标回测时间均限制在近年度，对于长期有效性不确定。

- 量化模型参数透明度有待提升：尽管介绍了XGBoost原理和部分参数，但具体模型参数未详述，外部检验有限。

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7. 结论性综合

本报告系统分析了三十年国债期货的量化择时策略构建体系，创新性地将活跃券净价变化与基差预测叠加，基于机器学习XGBoost模型实现债券净价的量化预测，进而形成对期货价格的综合预测。通过三个独立历史训练集的策略训练与样本外测试，模型均表现出良好的年化收益能力（5%-11%不等）、较低的最大回撤（约1.3%-2.4%）、较高的夏普率（1.3-3.2）及稳定的胜率（约56%-59%），显现出量化择时在三十年国债期货上的实际可操作价值。

报告进一步对比了不同缩放系数的影响，结论是采用单倍固定缩放系数（3）能兼顾收益和稳定性最佳，避免了基于回归系数方法因样本短缺引起的估计不稳定问题。此外，用类似方法对十年期国债期货进行的策略验证，进一步验证了该方法的适用性和稳健性，尤其是在权衡基差调整时。

图表深度解读中，活跃券净价和基差的收益拟合图（图12-15）直观展示了模型的拟合效果，净值曲线（图8-11,24-35）则展现了策略的实际运行轨迹和收益风险状况，均支持报告结论。

整体而言，报告论证严密，数据详实，逻辑连贯，为量化交易策略在期限较长的国债期货上提供了可行性的实证支持和策略框架。风险提示合理，提示了基于历史的量化模型存在失效可能，提醒投资者谨慎使用。

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总结

本报告围绕三十年国债期货开展量化择时策略，结合债券净价及基差的协同预测，采用回归树等机器学习手法，成功构建了样本外表现稳健的多空交易策略，尤其表现优于多头基准且具有较低回撤和较高夏普率。报告通过多角度指标评价、模型训练与效果测试，配合详实图表佐证，提出了合理的参数配置建议和风险提示，为国债期货量化交易领域贡献了实践价值和理论指导。未来需关注数据样本丰富性、市场结构变化及模型动态调整，提高模型适应性和鲁棒性。

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【文中所有引用内容均依据原报告页码标注，如[page::0] [page::4] [page::7]等】

报告