国债期货市场流动性显著提升 [page::4][page::5]

• 10年期和5年期国债期货自2020年银行及保险机构入市后，成交量大幅攀升，最高日成交量达到12万手（10年期）和6万手（5年期）。

- 盘口价差稳定在最小变动单位附近，买卖盘深度整体呈现震荡上升趋势，流动性整体向好。

国债期货相比现券配置优势突出 [page::6][page::7]

• 国债现券流动性提升但仍不及期货，2019年现券换手率218.6%，低于发达国家300%-400%。

- 国债期货支持无额外借贷成本的多空双向交易，成本和风险更低。

• 期货保证金比例低，资金使用效率高，可利用国债做保证金进一步提升资金效率。

三大子策略构建利率预测因子 [page::8][page::10][page::12]

估值策略

• 利用10年期国债收益率历史分位数，参数q=4时，策略胜率达100%，累积收益7.15%。

- 判定高估时空仓或卖出，低估时买入进行利率配置。

趋势策略

• 采用低延迟趋势线LLT指标捕捉利率趋势，参数d=4时，胜率57%，累积收益2.86%。

- 利率处于上升趋势买入，下降趋势卖空。

周期策略

• 利率周期结合经济和货币周期，识别波峰波谷调整头寸。

- 策略胜率71%，累积收益5.64%，不需参数优化。

多维度配置模型整合三大策略优点 [page::14][page::15]

| 开始时间 | 结束时间 | 方向 | 累积利率收益 |
|-------------|-------------|------|--------------|
| 2015-3-20 | 2016-10-10 | ↑ | 6.97% |
| 2016-10-10 | 2018-7-2 | → | 1.90% |
| 2018-7-2 | 2020-10-9 | ↑ | 2.80% |
| 2020-10-9 | | ↓ | |



| 指标 | 多维度配置模型 | 买入持有基准 | 估值因子 | 趋势因子 | 周期因子 |
|------------|-------------|---------|---------|---------|---------|
| 累积收益率 | 17.52% | 12.21% | 10.57% | 11.03% | 11.31% |
| 年化收益率 | 3.06% | 2.17% | 1.89% | 1.97% | 2.02% |
| 年化波动率 | 4.25% | 4.25% | 4.26% | 4.26% | 4.25% |
| 收益风险比 | 0.72 | 0.51 | 0.44 | 0.46 | 0.47 |
| 最大回撤 | -6.44% | -7.57% | -6.53% | -7.98% | -9.06% |
| 策略胜率 | 100.00% | - | 66.67% | 50.00% | 66.67% |

• 多维度模型综合三因子信号决策，表现出更佳的收益和风险控制能力。

- 策略体现了国债期货在利率资产配置中资金效率和风险管理的优势。[page::14][page::15]

结论与风险提示 [page::15]

• 以10年期国债期货为标的，构建基于估值、趋势、周期的多维度量化配置模型，有效提高了利率配置的收益风险比。

- 国债期货的流动性和杠杆特性为机构提供更灵活高效的利率风险管理工具。

• 报告基于历史数据建模，存在市场不确定性风险，不构成具体投资建议。

利率的量化研判与国债期货配置策略报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

标题：《利率的量化研判与国债期货配置策略》
报告系列：量化资产配置研究之十八
发布机构：广发证券发展研究中心
发布日期：2020年
分析师团队：张超、安宁宁、罗军等多位资深金融分析师组成，具备丰富债券和期货市场研究经验
主题：探讨国债期货市场的流动性演变及银行、保险机构参与后，基于估值、趋势、周期三大因子的多维度量化利率配置策略

核心论点：

1. 银行、保险机构进场推动国债期货流动性显著提升，市场结构日趋完善；

2. 国债期货相较国债现券具有更完善的多空配置能力和资金使用效率；

1. 利用估值、趋势、周期三类因子构建利率中长期量化配置策略，效果显著；

4. 通过三策略“投票”机制实现稳定的多维度资产配置，显著优化收益风险比；

1. 策略回测展示出较优的收益和风险表现，且背靠国债期货高杠杆属性，有望提高资金利用效率。

报告不构成投资建议，核心分析基于历史数据建模，市场风险依然存在。[page::0]

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二、逐节深度解读

1. 国债期货迎来银行、保险机构投资者

• 关键论点：

国债期货自2013年推行以来，先后实施EFP交易和做市商机制，提升市场流动性。2020年2月，监管机关允许商业银行和保险机构参与国债期货交易，增加市场深度和广度。商业银行和保险机构是国债现券市场主体，持有近70%的记账式国债现货，之前被排除在期货交易之外，导致投资者结构存在不匹配。

• 支撑依据：

- 中金所发布EFP及做市商制度推动成交与持仓增加
- 国务院等监管部门2020年联合公告调整政策
- 五大国有银行为首批试点机构，保险公司积极跟进
- 现券市场存量规模16.79万亿元，占全部债券市场16.66%；银行持有比例达到67.48%
- 期货市场投资涵盖非银行机构，市场流动性及价格发现功能不充分

• 逻辑：

期货市场的价格发现功能和风险管理能力有赖于市场深度和参与度，银行、保险机构入场为市场注入长期、规模化资产方资源，提升期货价格公允性和流动性，有助于完善收益率曲线形成及宏观利率体系建设。[page::3]

2. 国债期货流动性提升

• 三个指标衡量：

- 每日成交量
- 买卖盘价差（价差代表市场买卖意愿差异及流动性紧密程度）
- 买卖盘深度（体现市场承受大额交易能力）

• 国债期货品种及上市时间：

2年期（TS，2018）、5年期（TF，2013）、10年期（T，2015）

• 关键数据分析：

- 2020年2月以来银行、保险机构入场后，5年期成交量从1万手提升到2万手以上，最高触及6万手；10年期日成交量接近翻倍，最高达12万手（图1）
- 盘口价差保持在最小变动单位附近，显示流动性保持良好（图2）
- 做市商制度引入使盘口深度在2019年下半年达峰值，2020年以来虽有回落但总体仍维持上行趋势（图3）

• 结论：

随着机构投资者参与，国债期货流动性明显提升，交易市场效能增强。

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3. 使用国债期货进行利率配置的优势

• (一) 流动性更好：

- 国债现券多由银行持有偏好持有至到期，导致现券流动性不足。银行间市场交易额占比高，但换手率虽提升至218.6%，与发达国家300%-400%相比仍有差距（图4）
- 期货市场采用交易所指令驱动制，市场化高流动性显著。

• (二) 多空双向配置优势：

- 现货市场卖空需通过债券借贷，存在借贷费用、交易对手风险及操作复杂性，比例较低（4.57%-3.53%）
- 国债期货保证金交易没有额外借贷费用、无双边谈判成本，适合多空配置。

• (三) 资金使用率高：

- 国债期货保证金比例低，2年、5年、10年期分别为0.5%、1%、2%，最高不超过3%，远低于现券全额资金需求
- 国债现券可用作期货保证金，减少买卖成本，提高资金流动性
- 杠杆效应显著，资金利用效率提升显著

• 逻辑总结：

国债期货因市场制度、交易机制优势，成为利率配置的优选工具，极大改善资金效率及风险管理能力。

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4. 多维度国债期货配置模型

（一）估值策略

• 原理：

以10年期国债收益率历史分位数作为估值因子。估值分位数反映当前利率在历史区间的位置，分位数高（利率偏高）预期利率回落，分位数低预期利率上升。

• 样本与参数设定：

- 数据：2002年1月至2020年7月，10年期中债国债到期收益率，季频调仓
- 滚动窗口4年（符合利率3-4年周期）
- 通过调节q参数，设定估值分位阈值 ±1/q判断高估或低估

• 数据与结果：

- q=4 时估值策略胜率保持100%，累积利率收益达7.15%（图5）
- 持仓方向与收益率变化有显著对齐，在利率较高时形成多空信号，紧跟周期（图6）

• 风险提示：

100%胜率为历史样本内结果，实操需注意未来市场结构变化可能影响效果。

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（二）趋势策略

• 原理：

利率存在趋势性，跟随趋势（利率上升则继续上升，下跌则下跌）形成收益。
采用改进型移动平均指标LLT（低延迟趋势线）解决传统MA、EMA滞后性问题。利用信号处理理论构建二阶低通滤波器，滤除高频噪音，识别趋势切换。

• 技术细节：

- 公式推导应用Z变换、数学滤波理论，LLT能更精准捕捉趋势且延迟低
- 斜率正则买入，负则卖出或空仓
- 调仓周期为季频，样本数据与估值策略一致

• 实证表现：

- 参数d=4为最优，择时正确率57%，累积收益2.86%（图7、图8）
- 盈利稳定但胜率未达到90%以上，反映趋势追踪策略需与其他因子配合使用（图9）

• 意义：

低延迟趋势跟踪为利率配置提供趋势识别手段，补充估值因子的静态判断。

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（三）周期策略

• 原理：

利率周期受经济、货币政策影响，周期性体现为利率的波峰波谷变化。经济下行通常伴随央行宽松，降低利率，上升阶段经济回暖，利率回升。聚焦债券收益率的周期划分，捕捉周期性牛市和熊市。

• 方法：

- 通过分位数方法划分上1/3和下1/3位区域，抽取波峰波谷
- 计算上行周期和下行周期时长中位数，规避极端值影响，平均上行约2.27年，下行约1.87年
- 根据周期长度预测并调整持仓方向，捕捉周期节点信号（图10）

• 效果：

- 全样本择时正确率71%，累积收益5.64%
- 不依赖参数调优，更具鲁棒性（图11）

• 价值：

结合宏观经济周期因素，增强利率预测模型的经济解释力。

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（四）多维度配置模型

• 设计理念：

单一策略波动大，模型易受市场变化影响。将估值、趋势、周期三因子集成，利用“投票”机制——每季度调仓信号由三个子策略中多数方向决定，形成更稳定、更准确的利率预测与交易信号。

• 实际应用：

- 利率信号由收益率反向推导为国债期货交易信号
- 数据覆盖自2014Q4到2020年
- 每季度末根据子策略信号投票决定交易方向（图12）
- 历史四个交易周期胜率100%，累计年化收益3.06%，明显优于单因子及买入持有策略（表1、图13）

• 统计对比（表2）：

- 多维模型累积收益17.52%，年化3.06%，波动率4.25%，风险调整后收益显著优于基准及单因子
- 最大回撤-6.44%，低于买入持有的-7.57%，表现更稳健
- 策略胜率100%，风险控制和收益稳定性均显著提升

• 总结：

三因子投票机制有效整合多方面信息，展现较强稳定性和收益能力，体现国债期货市场的量化资产配置潜力。

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5. 总结与风险提示

• 总结：

报告在银行、保险等机构即将进入国债期货市场的政策推动下，通过估值、趋势、周期三大因子构建多维度量化利率配置模型，显著提升了国债期货的资产配置效率和稳定性。实证结果表明，该模型在收益率、波动率、最大回撤和策略胜率方面均优于单因子及买入持有策略。

• 风险提示：

模型基于历史数据建构，未来市场可能变化，存在统计误差或结构性断裂风险。报告明确不构成投资建议，提醒投资者注意市场不确定性和策略局限。

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三、重要图表解析

图1-3：国债期货流动性指标

• 图1展示3年期、5年期和10年期国债期货主力合约2013年至2020年的每日成交量。数据显示，5年期和10年期期货在2020年2月监管放开后成交量大幅提升，10年期成交量最高达12万手，显示机构投资者入场带动市场活跃度显著提升。

- 图2反映三品种日均盘口价差，均维持在极低水平，表明买卖报价紧凑，市场流动性及报价效率较高。

• 图3描绘盘口买卖深度，受做市商引入影响，2019年起盘口深度峰值显著，表明市场承接大额订单能力加强，支持流动性持续性。

图4：国债现券成交额及换手率

• 反映从2008年至2019年间国债现券市场成交额从数万亿元逐步攀升至近35万亿元，换手率从70%左右升至2019年超过200%，显示市场活跃度提升，但仍落后于成熟市场，流动性仍有提升空间。

图5-6：估值策略表现

• 图5不同分位数参数q下，估值策略均实现历史100%胜率，q=4时累积收益最优（7.15%）。

- 图6显示以q=4为阈值时估值策略的持仓期及实际10年期国债收益率运动，持仓方向与利率变动同步，策略有效区分高估与低估。

图7-9：趋势策略表现

• 图7不同趋势参数d对应累积收益和胜率，d=4时表现较优，收益2.86%，胜率57%。

- 图8、9展示趋势策略择时信号及与实际收益率趋势线LLT指标的对比，信号相对准确且平滑，适合捕捉趋势波段。

图10-11：周期策略表现

• 图10标示的波峰波谷代表周期节点，统计显示经济周期驱动的利率周期性明显，上行周期约2.27年，下行约1.87年。

- 图11展示周期策略信号区间与收益率趋势，周期策略胜率71%，累积收益5.64%，能有效捕捉利率周期波动。

图12-13及表1-2：多维度配置模型绩效

• 图12多策略信号投票机制示意，三因子信号有效覆盖利率走势区间。

- 表1显示模型自2015年起历史交易信号及对应累计收益，整体表现良好，且策略胜率为100%。

• 图13与表2揭示多维度模型与单一因子策略及买入持有基准的收益、波动与风险指标，多维策略累计收益最高，风险调节收益比显著优越，最大回撤最低。

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四、估值方法与模型解释

• 估值因子策略： 利率历史分位分析；通过参数q定义高低估阈值，结构简洁，统计显著性强。

- 趋势因子策略： 基于信号处理的LLT低延迟趋势线，比传统MA/EMA滞后更低，能快速响应趋势变化，基于数学滤波器理论。

• 周期因子策略： 融合宏观经济与货币政策动态，统计分析和经济逻辑相结合，周期期间定位精准。

- 多维度配置模型： 投票机制消除单因子误判风险，提供稳健的交易信号，增强策略鲁棒性。

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五、风险因素评估

• 主要风险来自于基于历史数据的量化模型可能因未来利率环境、政策变动、市场结构调整等因素失效。

- 流动性风险：尽管流动性显著提升，特殊市场环境（如极端风险事件、政策突变）仍可能造成瞬时流动性紧张。

• 模型风险：由于模型基于固定参数和历史统计规律，存在过拟合和样本外表现不佳风险。

- 杠杆风险：国债期货较现券杠杆高，策略执行过度杠杆可能放大亏损。

报告对风险予以明确提示，强调模型适用于统计意义上的收益预期，不构成个案性投资建议。[page::0][page::15]

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六、批判性视角与细微差别

• 潜在偏差：

报告在估值策略中展示100%胜率极高，理论上可能因样本区间选择整合了较为典型的利率周期，现实中极端事件或政策调整可能导致策略失效。

• 单因子策略波动较大，趋势策略胜率约57%，反映趋势策略在波动市场中的局限性，提示多因子模型合理性。

- 周期策略对宏观经济依赖较强，周期定位在异常经济阶段易误判，报告考虑了极端周期数据对平均值的影响，尝试规避该问题。

• 多维度模型采用投票法简化冲突信号，可能丧失部分细腻的权重机会，未来可尝试更复杂的加权方法。

- 未详细披露交易成本、滑点、税费等市场摩擦因素，在实际应用中需谨慎权衡。

报告整体逻辑清晰，模型设计合理，风险提示充分，体现了稳健研究态度。

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七、结论性综合

本报告全面系统地分析了国债期货市场发展、机构投资者入场对流动性和市场结构影响，深入挖掘利率配置的多维度量化策略。通过估值、趋势、周期三因子并结合投票机制，成功构建出了利率中长期配置模型，在过去15余年数据中表现优异，累计收益和风险调整后收益均优于基准策略，且杠杆使用效率显著改善资金利用率。

图表深入展现了国债期货衍生品交易活跃度提升、国债现券流动性的历史演变、三大策略及多维度模型的择时信号与收益表现。统计数据显示，单因子虽具备合理解释力和盈利能力，但多维度模型稳定性和表现最佳，验证了量化资产配置领域多因子融合的重要性。

报告合理认知量化模型的局限，明确声明不构成投资建议，客观对待政策和市场环境的不确定性，为国债期货配置策略提供了科学、量化的理论依据和实践思路。

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附：部分关键图表示例

图1：国债期货每日成交量情况（单位：手）

图5：不同q参数下的累积利率收益及利率择时胜率

图12：多维度配置模型信号选择示意图

图13：十债期货子策略与多维度配置模型累积收益率曲线

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总体评价

该份报告结合最新政策环境与市场实践，运用先进的金融工程方法，对国债期货利率配置提出了科学的量化解法。结构严谨，数据翔实，模型创新，解释力强，可作为债券投资经理、量化策略开发者、金融市场研究者的重要参考材料，具有较高的学术与实操价值。

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报告