2025年量化资产配置系列报告:基于收益率曲线的国债久期轮动策略
- 来源:光大证券
- 发布时间:2025/11/07
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量化资产配置系列报告:基于收益率曲线的国债久期轮动策略.pdf
量化资产配置系列报告:基于收益率曲线的国债久期轮动策略。预测收益率曲线变动:我们基于Nelson-Siegel模型构建收益率曲线。该模型的核心思想是利用水平、斜率、曲率三个因子来描述曲线的动态变化。因此,预测收益率曲线的变动问题,可转化为对上述三个因子的预测。提升水平因子预测胜率的模型改进:由于传统自回归模型对水平因子的方向预测胜率较低,我们对此进行了改进。通过引入政策利率、市场基准利率、斜率因子和曲率因子,有效提升了水平因子的方向预测胜率。久期轮动策略收益稳健且超额显著:在预测收益率曲线变动的基础上,我们构建了久期轮动策略。回测结果表明,该策略表现良好,能够长期跑赢比较基准,获得了显著且稳健...
债券久期轮动
不同期限利率债存在轮动现象
在债券市场中,不同期限品种天然呈现“收益-风险-流动性”的权衡特征: 短期债券(如1-3年期):低久期、低波动,但再投资风险显著。 长期债券(如10-30年期):高票息保护,却暴露于利率风险与流动性折价。 这种特性使得资金在利率周期中呈现“逐利迁移”现象——当市场预期利率下行时,长债因久期杠杆 效应成为“进攻之矛”;当利率风险攀升时,短债凭借抗跌性化身“防御之盾”。
债券久期轮动——策略研究框架
短债因久期低,利率变动对其价格影响相 对有限,其收益来源于相对可控的骑乘收 益;长债久期长且凸性高,其对利率变动 高度敏感,其收益来源是以资本利得为主 导,以及对利率的预测。如果可以通过定 量的办法预测利率曲线的变动,在短债和 长债之间轮动配置,则有希望实现收益的 增强。 基于上述分析,本文通过预测利率曲线的 变动,构造了中债国债久期轮动策略。
利率曲线的建立
即期利率的统计特征
我们使用中债国债即期收益率数据(简称为即期利率,下同),数据区间为2006.03.01-2025.10.31, 频率为日频。 即期利率期限分别为0.25-10(0.25,0.5,0.75,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)年。 即期利率随着期限的增加,均值增大,波动减小;在整个历史统计区间内,平均利率曲线单调向上。
即期利率的主成分分析
我们对各期限的历史即期利率进行主成分分析,并提取其前三个主成分: 第一主成分的载荷在各期限较为接近,这代表了利率曲线的平移; 第二主成分在短期限上载荷为正,长期限上载荷为负,代表了利率曲线斜率的变化; 第三主成分在中间期限载荷为正,在短期限和长期限上载荷为负,描述了曲线的曲度,代表 了利率曲线的曲率变化。
利用Nelson-Siegel模型构建利率曲线
Nelson-Siegel模型(下文均简称N-S模型)由Charles Nelson和Andrew Siegel于1987年提出,该模 型旨在通过简洁的参数化形式拟合不同期限的利率(即收益率曲线)。其核心思想是用三个因子 (水平、斜率、曲率)描述收益率曲线的动态变化。
三因子有明确的经济解释意义
水平因子、斜率因子和曲率因子有明确的经济解释意义: 水平因子代表长期均衡利率水平,反映经济增长、通胀等长期预期;斜率因子代表收益率曲线的陡峭程度,其绝对值变化与未来短期利率预期变化高度相关; 曲率因子描述了收益率曲线的弯曲形态(中间凸起或凹陷),反映了市场对中期利率预期的特 殊看法。 水平因子的上升会均等地提高所有期限的收益率,因为各期限在该因子上的载荷相同,从而改变了 收益率曲线的水平位置; 斜率因子的上升会使得短期收益率的增幅高于长期收益率,这是因为短期利率在斜率因子上的载荷 更重,从而改变了收益率曲线的斜率; 曲率因子的上升对极短期和极长期收益率的影响甚微(因其在Beta3上的载荷极小),但会推升中期 收益率(因其在Beta3上的载荷较大),从而增加收益率曲线的曲率。
N-S模型未采用超长端利率
N-S的主流用法是采用3月-10年的期限结构,但国内还存有超长期限国债(如20年、30年),本文未 将超长期限利率纳入研究,原因如下: 符合学术与市场惯例:大量经典文献和市场基准(如很多国债指数、期限溢价分析)都聚焦3m10Y,Diebold-Li (2006)的标志性论文就以1-10年期为主要研究对象; 研究策略匹配:期限轮动策略主要根据预期的利率方向变化调整久期,10年期国债是对此最敏感、 流动性最好的标的,超长端的“噪音”对这类策略的直接贡献有限,甚至可能干扰信号提取; 模型适用性:标准N-S模型在1-10年范围内通常有较好的表现和解释力; 避免长端失真:避免将模型强行用于其不适用的超长端区域。
即期收益率的预测与改进
三因子平稳性检验
对时间序列数据使用自回归模型,需要序列平稳。因此,我们对三因子进行ADF单位根检验。
为简化后续模型的复杂度,我们使用一阶自回归模 型对斜率因子和曲率因子进行建模;而对水平因子 建模,采取: 利用差分序列平稳性来预测原始序列:利用水 平因子一月差分序列的平稳性,构建AR模型, 预测未来三个月的水平因子;引入外生变量来辅助预测原始序列:利用水平 因子三月差分序列的平稳性,引入外生变量, 构建带均值回复的自回归模型,预测未来三个 月的水平因子。
模型改进一:引入政策利率与市场基准利率
货币政策工具是央行调控经济的重要手段,主要通过政策利率和市场利率来传导。政策利率由央 行主动设定和调控,直接体现了货币政策的意图和方向,是央行向金融机构提供流动性的“价 格”。主要包括MLF、SLF和逆回购利率,它们共同构成了央行向市场提供短、中、长期基础货币 的渠道。 市场利率由银行间市场的实际交易形成,反映了金融机构之间相互融通资金的成本,代表了市场 整体的流动性状况和资金供求关系。DR007和R007是重要的市场利率指标。 我们猜想,政策利率和市场利率对水平因子具有预测指引,故将其作为模型的外生变量,来辅助 预测未来的水平因子。
模型改进一:引入R007和DR007
除了上述政策利率外,我们考虑引入市场利率银行间质押式回购加权利(R007)和存款类机构质押 回购利率(DR007)以及两者的利差(Spread)。 R007 衡量的是整个银行间市场(包括银行、证券、基金、保险等所有参与者)进行7天期质押式回 购交易的加权平均利率,抵押品范围包括利率债和信用债。因此,R007能更全面地反映市场整体的 资金供求和情绪,但也会受到抵押品信用风险和机构信用风险的影响。 DR007 能更纯粹地反映银行体系的流动性状况,波动性通常小于R007,被视为观察银行间流动性松 紧的“无风险利率”。 DR007 与 R007 之间的利差(Spread)可以反映流动性的分层情况,利差扩大通常意味着非银金融 机构融资成本相对银行较高,流动性传导可能存在结构性问题。
模型改进二——提升利率倒挂期间水平因子方向预测胜率
在利率倒挂期间,模型水平因子的方向预测胜率,相对AR模型,进一步提升,水平因子方向 预测胜率:AR模型:58.62% ;改进模型二(OMO):62.07%。
基于收益率曲线的国债久期轮动策略
国债久期轮动策略步骤
策略步骤如下:选定预测模型,预测未来三个月的三因子(水平、斜率、曲率)值; 将预测的三因子值代入N-S模型,可计算得到对应期限的预测即期利率; 得到预测即期利率后,即可计算当前每个期限零息债券的预期持有期(持有期3个月)收益率; 截面上选择预期持有期收益率最高的期限,为最优期限,进而配置相对应久期的债券,具体如下: 信号<3,配置中债-国债总财富指数(1-3年); 3<=信号<5,配置中债-国债总财富指数(3-5年); 5<=信号<7,配置中债-国债总财富指数(5-7年) ; 7<=信号,配置中债-国债总财富指数(7-10年) 。 月频建模,每月末生成信号,次月月初首个交易日调仓,不考虑调仓成本; 比较基准:各期限中债-国债总财富指数等权(同样对各期限的中债国债总财富指数进行了回测)。
各模型绝对净值曲线
原始模型回测区间2009.04.01-2025.10.31,改进模型回测区间2009.6.1-2025.10.31; 各模型在绝对收益上均超过各期限指数和等权指数;改进模型相对原始模型,策略表现进一步提升, 改进模型二效果优于改进模型一,且以引入OMO最佳。
久期轮动策略——相对基准有稳健的超额收益
久期轮动策略:改进模型二,7天逆回购利率(7D OMO)+ 斜率因子 + 曲率因子; 回测期区间内: 久期轮动策略总收益率110.37%,大幅跑赢各期限指数和等权指数; 久期轮动策略最大回撤5.36%,7-10年指数最大回撤7.23%。
久期轮动策略——最新一期信号
截至2025.10.31,久期轮动策略最新一期信号为10,模型发出配置长久期利率债的信号。
报告节选:



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