• 利率及波动趋势分析 [page::1]

- 利率处于长期下行周期，近年波动率低于长期均值但2023年起波动率逐步上升。
- 利率趋势变化使得传统技术分析择时效果下降，波段交易需求增加。

• 传统技术指标择时效果及其局限 [page::2][page::3]

| 指标名称 | 策略年化收益 | 超额年化收益 | 年化波动率 | 择时胜率 | 平均盈亏比 |
|-------------|--------------|--------------|------------|----------|------------|
| 相对强弱 | 2.93% | 2.56% | 0.0197 | 53.31% | 1.32 |
| 短期动量 | 2.39% | 2.01% | 0.0206 | 52.60% | 1.24 |
| 动向指标 | 2.35% | 1.99% | 0.0210 | 52.48% | 1.24 |
| 多空指数 | 2.28% | 1.93% | 0.0206 | 52.60% | 1.20 |
- 复合指标策略年化收益3.15%，择时胜率约52.38%，但2020年以来超额收益明显减弱。
- 择时胜率维持高位但平均盈亏比下降，导致策略实际效果有限。

• 短周期价量特征与趋势状态结合的择时模型框架 [page::4][page::7][page::8]

- 价量特征包含收盘价、成交量、收益率、振幅及历史收益率和波动率等，采用时序z-score标准化。
- 利率趋势状态由国债收益率曲线的平移、扭曲及形变三个方面构建特征（共14个），通过信息熵和KL散度指标量化趋势强度和形态变化。
| 特征分类 | 特征 | 说明 |
|------------|----------------|--------------------------------|
| 价量特征 | 收盘价，成交量 | 时序z-score标准化 |
| | 日内收益率，振幅| 对数转换 |
| | 历史收益率波动率| 包括1个月、3个月及1年收益率等 |
| 趋势状态特征| 平移程度Trt | 基于信息熵的平移强度 |
| | 扭曲程度Dt | 基于KL散度衡量收益率曲线陡峭度|
| | 形变幅度 | 不同期限收益率变化率 |
- 使用biLSTM-attn时序网络模型融合价量与趋势状态特征，季度滚动训练，预测未来5日涨跌，生成多空择时信号。

• 模型回测业绩与优势 [page::5][page::8][page::9]

| 策略类别 | 年化收益 | 超额收益 | 年化波动率 | 择时胜率 | 平均盈亏比 | 年化夏普 |
|------------|---------|---------|-----------|---------|------------|---------|
| 技术指标复合择时 | 2.92% | 0.32% | 0.0250 | 53.40% | 0.96 | 1.16 |
| 价量趋势模型 | 4.68% | 2.03% | 0.0249 | 55.29% | 1.03 | 1.85 |
| 优化短周期择时模型| 6.63% | 3.93% | 0.0252 | 58.68% | 1.02 | 2.56 |


- 优化模型显著提升年化收益和夏普比率，择时胜率提升至约59%。
- 2024年策略多空收益达5.1%，较基准超出40bp，带来较高风险收益比。
- 平均盈亏比无明显优势，受利率短期调整不对称性影响。

• 策略应用与实践跟踪 [page::9]

- 策略信号能够较好跟踪国债期货行情，支持进行有效的波段交易。
- 策略适用于当前利率中枢下行且波动率上升的市场环境。

浙商证券金融工程专题报告《利率择时：短周期价量策略》详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题： 利率择时 短周期价量策略

- 作者及发布机构： 陈奥林，浙商证券研究所金融工程团队

• 发布日期： 2024年12月11日16:52

- 研究主题： 利率资产，尤其是国债期货的择时策略研究

• 核心论点与要旨： 报告构建了一种基于短周期价量形态和利率趋势状态结合的利率择时模型，旨在解决传统技术分析在利率资产上表现不佳的问题。该模型通过多维度特征提取及时序网络学习非线性关系，提升了利率期货的择时收益和胜率。实证回测显示，自2015年9月以来该策略国债期货年化收益率超过6%，夏普比率达到2.56，明显优于传统技术指标择时和基线策略。该方法不仅提供了利率资产短周期波段交易的解决方案，也提出了利率趋势状态识别的创新视角[page::0,1]。

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二、逐节深度解读

2.1 摘要与核心观点

• 利率近年进入长期下行趋势并伴随波动率升高，为波段交易打开空间。

- 利率资产价格的短期波动反映市场情绪，价量形态成为短期波动预测关键；利率变化趋势的相对缓慢导致不同趋势状态下短期波动的市场意义不同，结合趋势状态对择时判断进行优化提高模型的决策能力。

• 模型通过趋势模型替代传统技术指标择时，优势明显，得益于使用更丰富的日频价量数据和捕捉指标非线性关系，不再依赖简单线性组合或投票规则，择时胜率约58%。

- 优化策略年化收益6.63%，夏普率2.56，优于技术分析（年化收益2.92%）和单纯价量择时（年化收益4.68%），风险收益改善主要源于择时胜率提升，平均盈亏比未显著改善，反映了利率短期调整不对称的市场特点[page::0]。

2.2 利率择时研究背景

• 图1显示，10年期国债利率长期下行，波动率历史均值降低，但2023年后波动率转为上升趋势，适合波段交易策略。

- 对传统技术分析（35个指标）进行测验，指标在国债指数上的择时效果有限，投票法综合择时年化收益仅为3.15%，择时胜率约52%，但收益率近年下降，尤其是在趋势行情下，平均盈亏比降低，导致策略表现不佳。

• 传统技术分析更适合震荡行情，趋势行情下表现低迷，指出需新模型适应单边利率趋势，解决择时有效性降低问题[page::1,2,3]。

2.3 短周期利率择时框架构建

• 设计包含两大模块：

1) 价量特征模块，由时序z-score标准化的收盘价、成交量及收益率日内振幅等组成；
2) 趋势状态识别模块，基于国债收益率曲线的平移、扭转（陡峭/平坦）、形变幅度三方面特征识别利率中枢运行趋势。

• 运用时序网络（biLSTM-attn）处理特征，替代传统技术指标简单叠加或投票产生信号，利用模型学习非线性组合更丰富信息，灵敏捕捉短期波动与趋势状态的交叉影响。

- 数据预处理详列于表4和表6，包括从单日价量到1个月、3个月、1年收益率、短中长期波动率、K线形态，趋势形变指标包括信息熵和KL散度计算等[page::4,6]。

2.4 模型回测及优化表现

• 技术指标复合择时基线策略年化收益2.92%，胜率53.4%，平均盈亏比0.96，对比趋势模型年化收益4.68%，胜率55.29%，平均盈亏比1.03，表明趋势模型在稳定性和收益上均有提升。

- 从逐年收益及风险表现分析，趋势模型在多数年份表现优异（例如2020年高达9.05%），但部分年份如2017年亏损（-0.54%），显示策略对市场周期仍敏感。

• 最优模型结合短期波动预测和趋势状态识别，整体年化收益进一步提升至6.63%，年化夏普比率2.56，明显优于基线与价量模型。胜率58.68%，平均盈亏比维持接近1，风险收益改善主要源于择时准确率提升。

- 模型采用每季度基于全部历史样本重新训练，滑动更新参数，动态适应市场环境，避免过拟合或时效失效。

• 图4与图13分别展示价量择时与最终短周期择时模型的净值曲线，后者累计收益领先显著[page::5,8,9]。

2.5 利率收益率曲线变化与状态识别

• 利用收益率期限结构连续且缓慢的变化特征，构造收益率曲线“平移趋势强度”（信息熵）、“扭曲程度”（KL散度）及“形变幅度”特征，捕捉利率趋势的不同动力学状态。

- 形变特征用于识别大趋势的稳定性和转折状态，用于调整短期择时信号的市场环境感知，使模型对不同趋势环境给予不同权重。

• 通过几个图示案例（图5-图11），直观展现不同日期收益率曲线形变情况及对应国债期货价格走势。说明利率曲线的形变变化可作为择时环境变量，有效区分市场结构性变化与日内波动[page::6,7,9]。

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三、图表深度解读

图1：10年期国债利率及滚动波动率（2002-2024）

• 蓝线展示利率自2004年高点后长期下行至2024年约2.1%。

- 浅橙色面积呈现波动率，过去10年内波动率总体降低，但2023年后波动率略有上升。

• 这反映市场进入低利率、但不完全平稳的环境，波段交易机会增加[page::1]。

表1：技术指标择时表现（2006-2024）

• 相对强弱指标与短期动量位居前列，年化收益率在1-2.9%之间，择时胜率略高于50%。

- 表明单一技术指标在国债指数择时上有一定效果，但收益率较低，波动率较高[page::2]。

表2 & 图2：多指标技术指标复合择时

• 合成策略带来年化3.15%收益，胜率52.4%，平均盈亏比1.35，收益略提升。

- 图2展示复合择时策略净值曲线稳步提升，但自2020年起超额收益累积曲线震荡，策略效用弱化[page::2,3]。

表3：复合择时策略逐年收益

• 不同年份波动幅度和策略收益差异明显，如2008年策略年化15.33%，而2017年亏损2.49%。

- 择时胜率与平均盈亏比间的变化表明，择时策略依赖于市场结构；近年胜率提高但平均盈亏比下降，反映当前趋势行情对技术策略挑战[page::3]。

表4：价量特征详细列表

• 包括时序标准化价格、成交量、收益、振幅，月季年收益率波动率指标，以及K线形态提取。

- 多维特征提供丰富的市场微观结构信息给模型[page::4]。

图3 & 图8：择时模型结构图

• 明确数据流与模块划分：行情数据分别输入趋势状态识别及价量特征模块，输出联合拼接后的特征向量进入择时模型，最终生成多空信号。

- 体现模型强调环境感知与短周期波动结合的核心设计理念[page::4,8]。

表5 & 图4：10年期国债期货择时回测表现

• 表5列示趋势模型优于基线策略（年化收益4.68% vs 2.92%，择时胜率55.29% vs 53.4%），夏普率远高于基线1.85对0.71。

- 图4净值曲线清晰反映趋势模型表现明显更优，波动控制更好[page::5]。

图5-图11：收益率曲线形变示例及国债期货价格、成交量走势

• 图5展示不同日期国债收益率曲线的平移和形变效果。

- 后续图形例子（图6-图11）展示不同平移和扭曲情况下的收益率曲线及相关价格波动。

• 结合棒图中的成交量与期货价格，说明形变特征与市场实际交易行为高度关联，为趋势状态识别提供量化基础[page::6,7]。

表6：利率趋势状态特征列表

• 详列平移程度、扭曲程度和不同期限国债收益率的形变幅度特征指标，显示特征细腻且涵盖不同时间尺度。

- 这些特征用于表示利率中枢的宏观动态，是模型区别环境并调整择时信号的重要数据来源[page::6]。

表7 & 图13：优化策略风险收益表现及净值

• 表7表现出优化策略年化收益6.63%，夏普率2.56，胜率58.68%。

- 分年度看，成绩稳健且明显优于基线策略。2024年胜率接近70%，显示近期模型信号准确度极高。

• 图13净值曲线直观呈现最终策略领先基线和单纯趋势模型，表现出较明显的累积超额回报[page::8,9]。

图14：2024年中下半年择时信号与10年期国债期货走势

• 橙色区间为看多信号，蓝线为期货价格，二者动态吻合。

- 信号有效捕捉多空切换，支持策略实盘交易的可行性和及时反馈能力[page::9]。

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四、估值分析

本报告主要聚焦利率期货择时策略开发与验证，不涉及传统意义上的企业估值分析。模型估值层面集中于策略收益、胜率、夏普率等绩效指标，切实体现择时策略的风险收益表现，其中：

• 年化收益率反映策略长期收益水平。

- 择时胜率衡量模型正确判断市场多空的概率。

• 平均盈亏比反映单次交易利润与损失的期望比例。

- 夏普率综合收益与波动风险，作为风险调整后表现的衡量标准。

报告通过阶梯式对比（技术指标择时 → 价量趋势模型 → 趋势状态结合模型）展示模型提升路径和性能支撑，未对模型估值进行传统贴现模型或市盈率分析，符合择时策略研究的内容特征[page::5,8]。

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五、风险因素评估

• 模型过拟合风险与市场环境变化风险： 报告强调策略基于历史数据统计回测，未来表现不保证，与市场新变异可能存在不匹配风险。模型采用每季度重新训练以缓解环境变化影响，但无法完全消除失效可能。

- 短期利率波动的非对称性： 平均盈亏比略小于1，表明可能存在损失幅度大于盈利幅度的情况，要求策略使用者具备良好风险控制和资金管理。

• 策略为模拟交易结果： 未明确考虑实际交易成本、滑点等，真实操作中绩效可能受影响。

- 择时信号具有时效期限，不能视为长期持有建议。 若多个模型观点相悖，需结合具体市场状况判断，避免盲目跟随。

• 法律声明和彩用风险： 本报告不构成具体投资建议，投资者需谨慎评估使用风险。策略执行和研究相关合规及廉洁要求需严格遵守[page::10,11]。

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六、批判性视角与细微差别

• 技术指标择时表现不佳凸显模型升级必要性，符合行业尤其债券市场特性。

- 报告有效避免过度依赖单一指标，采用多维特征与非线性建模显著改进模型性能，科学且合理。

• 平均盈亏比无显著提升，部分年份下降，提示策略仍受市场极端行情影响，需关注风险管理。

- 形变特征作为环境变量设计合理，但模型对这些状态识别的准确度及其对择时策略实际贡献程度未详细分解，未来验证空间仍存。

• 策略重训练周期为季度，平衡了时效性与稳定性，但在高频波动行情可能滞后，短期反应能力有待强化。

- 回测区间包括多个市场周期，为模型普适性提供支撑，部分年份负收益表现提示不可盲目乐观。

• 报告整体视角中性，避免过度夸大模型优势，适当提示限制和风险，符合专业研究规范。

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七、结论性综合

本文系统梳理了近年来我国利率市场进入长期下行且波动率转升的新特征背景，针对传统技术分析指标择时效果不佳的问题，创新性地结合国债收益率曲线的形变特征和国债期货的短期价量形态打造了多维时序网络模型，实现了利率资产的短周期择时。通过分模块设计，价量特征反映市场微观变化，形变特征体现利率中枢宏观运行趋势，二者相辅相成，模型能够灵活调整择时信号输出。

关键数据指标显示该模型在2015年9月至2024年10月区间，年化收益达6.63%，夏普率2.56，明显优于传统技术指标或纯价量策略，择时胜率提升至58.68%，表明模型更精准捕捉多空转折点。此外，策略对近两年利率运行趋势适应性良好，具备实用潜力。

图示清晰揭示了利率曲线不同形变阶段的典型市场反应，验证了趋势状态识别的有效性。近期择时信号与国债期货走势高度吻合，为实盘应用提供了直观支持。

报告风险提示翔实，强调模拟回测局限，投资者需结合策略局限性审慎应用。

总的来说，浙商证券报告提出的短周期利率择时模型不仅突破传统技术分析的局限，提升了国债期货波段交易的收益表现，也为利率资产管理提供了新的理论与实践工具。未来通过增强特征信息质量及对利率中枢预测的改进，有望进一步提升策略的风险调整收益，为投资者提供更优质的择时解决方案[page::0-10]。

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参考与附录

• 图表均摘自浙商证券金融工程专题报告《利率择时：短周期价量策略》（2024-12-04发布）

- 数据来源：Wind，浙商证券研究所

• 报告作者及免责声明详见末尾声明页[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]

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此为报告中的内容解读、数据阐释与模型评析全文。若需更深层次技术细节或代码实现，建议访问浙商证券研究所官方发布完整报告。

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