债市量化系列之八-宏观定方向轮动选久期：纯债宏观择时模型再进化

目录研究路宏因如转化债期配置 3因子选从本因到五宏维度 4五类观度建 4因子选兼经逻、参稳性去重 5入选子单子测现 6信号成五经维的择能与态异 7五大观度择能回测 7宏观态否响同度宏因有性？ 10方向时从济度票到短期置 期限动从短期置到超长VS端”期动策略 13长端超端何择：30-10利差律与“股跷板” 13思路1：30-10利变规律别 13思路2：入“债象捕捉资资的动 14基于30-10利与债象限正久轮策略 14从多度观子时型到期动略 16风险示 18附录入因的因回测现 18入选子单子测现 18增长子 18通胀子 19生产子 24融资子 26政策率子 27研究思路：宏观因子如何转化为债券期限配置近年来市场常有“宏观因子失效”的体感，27增1-3但宏观方向判断并不能完全解决7-10年与10202030-107-1010年综上所述，本文构建了一套由宏观因子择时到久期轮动的分层决策模型。工具。的宏观信息，并通过投票提高方向判断的可靠性；将不同频率的数据统一转化为日度可用信号并采用周频调仓，提高了模型对基本面边际变化的响应速度；30-10年利差与股债联动则进一步识别7-10年和10年以上品种的相对强弱，使宏观信号最终落实到具体期限资产。图1：宏观因子择时到久期配置的分层决策模型资料来源：因子筛选：从基本面因子到五类宏观维度五类宏观维度构建度，具体而言：GDP和PMI刻CPIPPI、PMI高频温度计时效性。PMI在时效性上的滞后，辅助判断需求预期向微观企业经营行为的传导进度。企业贷款和企业债券融资等指标。信用扩张速度是连接货币政策与实体经济活动的重要桥梁，其边际变化往往直接影响债市情绪与赔率。率下调能够降低金融机构资金成本，并通过收益率曲线和宽松预期向中长需要强调的是，划分五大宏观维度并非强求宏观信息的绝对独立，而是为了在模型中保留不同经济逻辑的相互印证与合理分歧，以保证入选指标既能代表相应经济逻辑，又具备极强的历史区分度。因子筛选：兼顾经济逻辑、参数稳定性与去重在完成经济维度划分后，我们进一步对因子进行筛选，01②因子回测与筛选：2015-20237-102bp注三个指标：Ⅰ.筛选期累计收益。累计收益越高，说明因子过去识别债券有利持有阶段的能力越强，这是同类因子排序的主要依据。Ⅱ.参数稳定性。1感。Ⅲ.信号有效性。因子在筛选期内必须同时出现看多和看空信号，避免选择始终空仓或始终满仓、实际上没有择时作用的指标。图2：宏观因子筛选流程资料来源：入选因子的单因子回测表现27不同维度因子的表现存在一定差异。其中，增图3：因子筛选结构宏观维宏观维度 经济子类 因子名称 样本内 样本外年化收益夏普比率年化收益夏普比率社融总量中国:社会融资规模:当月值0.98%0.702.74%1.98企业信贷中国:金融机构:新增人民币贷款:企(事)业单位:中长期:当月值1.08%0.732.38%1.28信用融资居民信贷中国:金融机构:新增人民币贷款:居民户:中长期:当月值0.44%0.322.40%1.74企业债券融资中国:社会融资规模:企业债券融资:当月值0.02%0.021.27%1.19政府债供给政府债券总发行量(亿元)0.36%0.20-0.12%-0.60官方生产中国:工业增加值:规模以上工业企业:当月同比(1-2月合并)0.23%0.140.41%0.36制造业订单中国:制造业PMI:新订单0.64%0.590.72%0.53生产黑色生产唐山:Custeel:高炉开工率:日:复制0.62%0.391.50%1.02建材生产磨机运转率:全国:当周值:日:复制0.74%0.511.91%1.23化工生产开工率:聚酯切片:国内1.01%0.840.65%0.55核心CPI()value1.03%0.563.23%2.04官方与调查价格PPI()value0.91%0.521.49%1.29中国:制造业PMI:出厂价格0.95%0.662.22%1.22食品价格平均价:豆油平均批发价:鸡蛋0.45%0.313.06%2.140.20%0.120.95%0.65通胀黑色商品价格期货收盘价(连续):焦炭1.05%0.602.14%1.47黑色基差铁矿石螺纹钢0.86%0.562.68%1.880.67%0.452.09%1.69金属价格钢材价格指数:镀锌板:1:日:复制期货收盘价(连续):铝1.02%0.581.69%1.010.71%0.422.74%2.14综合工业品南华工业品指数0.16%0.111.20%0.82房地产城市二手房出售挂牌价指数:一线城市:日:复制1.03%0.913.43%1.94外需PMI中国:制造业PMI:新出口订单0.99%0.512.13%1.19增长投资消费固定资产投资:累计()value社会消费品零售()pricechange0.96%0.471.43%0.880.81-0.42%-0.231.09%经济总量GDP:当季()value0.41%0.221.84%1.42工业增长工业增加值()pricechange-0.23%-0.120.31%0.28政策利率中国:逆回购利率:7天-0.05%-0.170.05%0.52资料来源：Wind，增长维度：覆盖房地产、消费、投资和外需四个方面，入选因子包括一线城PMI其CPIPPI钢基差则从期限结构角度补充黑色产业链信息。部分高频价格指标单独表其中，政策维度：以7各因子的经济逻辑、信号构造及完整回测结果详见第七章附录。信号生成：五个经济维度的择时能力与状态差异考虑到单个宏观因子指标容易受到统计噪声、发布日期和阶段性结构变化经济维度-宏观总信号”四个层级，既避免同类指标五大宏观维度的择时能力回测在完成宏观因子的筛选后，下一步的核心问题是如何将不同指标反映的经济信息合成为统一的维度判断，并检验各个维度能否独立识别债券久期方0.57-101-3图4：增长、通胀和融资维度在样本内外均取得正向择时收益样本宏观维度年化收益年化波动夏普比率最大回撤年化超额信息比率换手率平均长久期仓位基准年化基准夏普比率基准最大回撤增长4.48%1.97%2.232-4.78%0.69%0.72253.07%78.82%全样本通胀4.60%1.77%2.552-3.51%0.81%0.842321.99%51.76%3.76%2.757(3.44%)2015-2026生产3.72%1.41%2.600-2.99%-0.03%-0.04643.76%45.03%信用融资4.12%1.66%2.436-4.66%0.35%0.37261.95%64.75%增长5.36%1.67%3.134-1.24%1.46%1.82310.63%88.60%样本外通胀4.63%1.59%2.858-1.57%0.76%0.943533.44%59.01%3.84%3.531(1.39%)2024-2026生产3.29%1.40%2.323-1.32%-0.53%-0.66621.26%67.95%信用融资5.02%1.49%3.288-1.24%1.13%1.41232.97%81.97%资料来源：Wind，2015-20230.46%0.83%年1.46%、0.76%1.13%1.821.41增长维度因子在样本内外均保持正超额，并在样本外表现出更强的择时能力。2015-20230.46%，20241.46%，0.4651.823图增长维度在样本内均持正超额 图通胀维度的表现最稳定1.671.571.471.371.271.171.070.97

超额净值（右） 策略净值 50%净价基准净值(%)2015-012015-082015-012015-082016-032016-102017-052017-122018-072019-022019-092020-042020-112021-062022-012022-082023-032023-102024-052024-122025-072026-02

1.771.671.571.471.371.271.171.070.97

超额净值（右） 策略净值 50%净价基准净值(%)2015-012015-082015-012015-082016-032016-102017-052017-122018-072019-022019-092020-042020-112021-062022-012022-082023-032023-102024-052024-122025-072026-02资料来源：Wind， 资料来源：Wind，通胀维度因子的表现最为稳定，是五大维度中重要的基础择时信号。该维度样本内和样本外年化超额分别为0.83%和0.76%，对应信息比率分别为0.817和0.944券利率的区分能力有所增强。年以1.13%0.125加突出，融资维度由此成为样本外表现较好的信号之一。图融资维度的样本外现升最为明显 图政策维度在样本外率高超额净值（右） 策略净值 50%净价基准净值(%)1.671.571.471.371.271.171.070.97

5.00%17 0.01%17 0.01%58.80%0.11%4 3 0.32%66.70%0.22%-————加息样本外加息降息样本内降息政策方向触发次数10日胜率10日平均收益20日胜率20日平均收益3.00%2.00%1.00%0.00%-1.00%-2.00%2015-012015-082015-012015-082016-032016-102017-052017-122018-072019-022019-092020-042020-112021-062022-012022-082023-032023-102024-052024-122025-072026-02资料来源：Wind， 资料来源：Wind，政策维度因子在样本外取得了最高的年化超额和信息比率，能够有效捕捉明确的政策方向。−0.06%和−0.03%，生产维度在样本内表现出一定的防御价值，但样本外有效性有所减弱。2015-202350/503.44%2024其年化超额降至−0.53%图9：生产维度表现出较好的波动和回撤控制能力超额净值（右） 策略净值 50%净价基准净值 (%)

2015-012015-082015-012015-082016-032016-102017-052017-122018-072019-022019-092020-042020-112021-062022-012022-082023-032023-102024-052024-122025-072026-02资料来源：Wind，50/5050/50单一维度更适合通过年化超额和信息比率评价其方向识别能力，并在五大维度综合投票中发挥信息互补作用。宏观状态是否影响不同维度宏观因子有效性？强弱分化宏观总信号？关键在于这些维度能否提供真正增量且互补的信息。维度之间是否存在较高的相关性，二是它们的择时表现是否会受到特定宏观状态的影响。复盘来看，五大宏观维度因子并不是对同一宏观信息的重复投票，而是从不同角度共同判断债券方向。四个连续经济维度之间的相关性整体较低，两两相关系数介于-0.006至0.292之间。其中，即使相关性最高的增长与生图10：四大维度信号的相性低 图11：信号方向一致率整在65%以下家族增长通胀家族增长通胀生产 融资增长1.0000.1490.292-0.001通胀0.1491.0000.132-0.006生产0.2920.1321.0000.201融资-0.001-0.0060.2011.000家族增长通胀生产融资增长100%57%60%57%通胀57%100%57%50%生产60%57%100%58%融资57%50%58%100%资料来源：Wind， 资料来源：Wind，50.2%至60.5%，我们沿水平和趋势两个维度分别观察PMI、CPI、PPI以及融资需求，并检验不同类型因子在各个状态下的表现，可以发现两点规律：PMI高位位时的月均信号方向收益为0.23%，高位时为-0.2%，低位相较高位高出0.44%需求的变化更直接地影响市场对经济修复持续性的判断；信贷需求较强时，融资扩张与实体需求改善未必同步，增长信号还需要结合融资结构和政策因素理解。因此，信用偏弱可以作为重点观察增长信号的环境条件。方向择时：从经济维度投票到长短久期配置回到实际投资，宏观因子首先解决的是债市方向和长短久期配置问题。增长、通胀、融资和政策等基本面变量主要影响利率的整体运行方向，而收益1-37-1050%50%1-3年和7-10年品种之间的配置。7-101-32bp图12：基于宏观维度债市择时模型长期净值表现多空信号(右) 策略净值 固定50%基准净值1.691.591.491.391.291.191.092015-012015-052015-012015-052015-092016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-092019-012019-052019-092020-012020-052020-092021-012021-052021-092022-012022-052022-092023-012023-052023-092024-012024-052024-092025-012025-052025-092026-012026-05

1.000.900.800.700.600.500.400.300.200.100.00资料来源：Wind，图13：基于宏观维度债市择时模型样本内外均存在超额收益策略基准年化收益夏普最大回撤信息比率年化换手年化超额年化收益夏普最大回撤样本内2015-20234.34%2.268-3.12%0.5673.800.58%3.74%2.607-3.44%样本外2024-20265.23%3.245-1.24%1.6703.881.34%3.84%3.531-1.39%资料来源：Wind，回测来看，基于宏观维度债市择时模型在样本内外均优于长、短久期各配置50%2015-2023年，1.34%控制平均久期暴露后，仓位切换时点仍然贡献了正向收益。宏59.98%0.63%0.44%0.65%2.44体而言：2时（52061.81%60.10%5205.60bp24.46bp，均高3.96bp②看空阶段，宏观维度信号共识度的作用则更加明显。52063.58%68.21%多时的48.03%和48.03%；同期长久期相对短久期收益分别为−9.98bp和效果。图14：不同宏观维度之间信号共识度越强，模型整体择时效果通常越好投票5日胜率5日收益20日胜率20日收益460.10%0.06%65.62%0.24%261.81%0.04%71.01%0.18%总体00.00%-0.01%-248.03%0.02%48.03%0.01%-463.58%-0.10%68.21%-0.23%456.29%0.05%60.48%0.30%266.40%0.08%77.50%0.26%样本外00.03%0.04%-240.98%0.02%34.43%0.25%-4100.00%-0.29%80.00%-0.81%资料来源：Wind，VS轮动策略题，我们要将宏观择时信号落脚到具体策略，还需要将方向判断转化为久竟配置7-10年还是1030-10长端与超长端如何选择：30-10利差规律与“股债跷跷板”30-102020年回归；2020的选择首先需要判断当前30-10年利差的运行特征。端，股债强弱状态导致的跨市场资金流动在部分时候也会成为主导超长债赔率的重要边际力量。基于上述两类市场特征，我们从期限利差和股债状态两个角度构建长端轮动策略，具体而言：思路1：30-10年利差变动规律识别基于30-10期限利差的思路主要是利用30年-10年利差，在趋势和均值回归两种机制间进行动态切换，具体规则为：30年-102012020于120日均线时，意味着利差正处于收窄趋势，此时选择10年以上品种；201207-10年品“”②30-102（短12（30-10均值回归规则更优，则认为当前30-10年国债利差更符合均值回归规律。长债30-107-1010来的风险，我们会将7-10年和10年以上两类期限各配置50%。思路2：引入股债四象限”基于股债状态的思路主要是利用股债相对强弱对前述期限利差信号进行修正，具体分为三个步骤：60聚焦具有明确指向的股债“跷跷板”行情。TL等高弹TL107-10结合跨市场状态调整久期配置。时，10”7-10130-10利差模型给出的配置方案。基于30-1030-10回测30-10图15：通过30-10利差与跨市场状态的双重判断，模型在长债与超长债之间切换的准确度明显提升期限策略观察窗口模型胜率基准胜率样本内2015-202310年以上30-10利差未来5日61.96%56.22%未来20日65.03%57.43%股债四象限未来5日56.04%56.22%未来20日62.09%57.43%综合未来5日56.40%56.22%未来20日64.80%57.43%7—10年30-10利差未来5日50.00%43.78%未来20日45.08%42.57%股债四象限未来5日43.28%43.78%未来20日55.22%42.57%综合未来5日47.41%43.78%未来20日51.72%42.57%样本外2024-202610年以上30-10利差未来5日57.14%59.09%未来20日54.29%58.73%股债四象限未来5日65.38%59.09%未来20日63.27%58.73%综合未来5日62.12%59.09%未来20日60.32%58.73%7—10年30-10利差未来5日54.90%40.91%未来20日58.82%41.27%股债四象限未来5日64.29%40.91%未来20日57.14%41.27%综合未来5日59.57%40.91%未来20日59.57%41.27%资料来源：Wind，①30-1056.84%102056.960.052055.81%56.98%105.8110.4720（7.352066.67%60.00%6.353.33图16：基于30-10利差与股债四象限修正的久期轮动策略资料来源：Wind，③综合策略：胜率与相对收益均实现改善。尽管样本内受超长债牛市极高52060.652061.82%10年8.188.4152015.49bp从多维度宏观因子择时模型到久期轮动策略VS1-3年、7-1010②基于宏观多空信号的长短久期决策。1-3基于30-1030-10策。图17：宏观择时与期限轮动实现策略收益逐层增厚策略年化收益年化波动夏普比率最大回撤年化超额信息比率换手全样本2015-2026基准宏观择时宏观择时+久期轮动4.37%1.94%2.22-5.08%5.91%2.83%2.04-3.94%1.47%0.937.376.99%3.46%1.97-4.02%2.51%1.1015.18样本外2024-2026基准宏观择时宏观择时+久期轮动4.56%1.90%2.35-2.34%6.68%3.07%2.12-2.89%3.30%1.227.779.38%3.80%2.38-4.02%4.62%1.7915.14资料来源：Wind，图18：宏观择时+久期轮动策略持续跑赢基准，超额收益稳步积累2.372.171.971.771.571.371.170.97

综合策略_超额（右） 基准净值 综合策略_净值

35.00%30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%2015-012015-052015-012015-052015-092016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-092019-012019-052019-092020-012020-052020-092021-012021-052021-092022-012022-052022-092023-012023-052023-092024-012024-052024-092025-012025-052025-092026-012026-05资料来源：Wind，2015202694“50%1-3年、25%7-1025%10”5.91%1.47%121081%00%0.08%%20%%13%-0.25%1.2.46%-0.30%4.45%1.3%2.151.0.-1.15%1.1.441.1.942.86%2.60%%1.71宏观层增厚 30-10利差策略增 股债状态策略增厚策略超额资料来源：Wind，而基于30-10的整体表现。综合久期轮动策略后，在全样本区间的年化收益率提高至1.10我们进一步将完整策略相对固定基准的超额拆解为“平均仓位贡献”与“择时贡献32%68%明模型的主要优势体现为在合适的阶段增加久期以获取超额收益，并在看空阶段转入短久期以减少阶段性损失。样本平均仓位贡献占比择时贡献占比样本外2024-2026样本平均仓位贡献占比择时贡献占比样本外2024-202635.97%64.03%全样本2015-202632.32%67.68%资料来源：Wind，202430-104.45%1.00%2.16%的2025年，30-102.46%20261.13%1.94%风险提示经济运行与市场定价机制变化可能导致模型失效；回测结果基于历史数据附录：入选因子的单因子回测表现入选因子的单因子回测表现增长因子①一线城市二手房挂牌价：该指标能够反映核心城市房地产价格预期及地产景气变化1040图21：一线城市二手房挂价子净值 图22：社会消费品零售因净值资料来源：Wind， 资料来源：Wind，②社会消费品零售：单因子收益相对有限，但能够提供投资和地产之外的消费需求信息。我们以当前值相较三个月前变化值来衡量消费增速的边际0.96%0.131.65%图23：固定资产投资因子值 图24：PMI新出口订单因子净值资料来源：Wind， 资料来源：Wind，④PMI新出口订单：5050508.91%，历史样本外年化收益为2.19%。通胀因子6、PPI官方与调查价格：31票PMI①核心CPI：通胀维度中样本内外表现最好的因子之一。该指标衡量了剔除食品和能源后的基础通胀压力，我们以当前值与三个月前值之差构造信号，核心通胀边际下降时生成债券看多信号。该因子筛选期累计收益为9.33%，样本外年化收益为3.13%。图25：核心CPI因子净值 图26：PPI因子净值资料来源：Wind， 资料来源：Wind，8.21%1.57%，样本内外方向一致但幅度收敛。③PMI（5050图27：PMI出厂价格因子净值资料来源：Wind，食品价格：21票类食品价格6050%3.07%1.63%。图28：豆油价格因子净值 图29：鸡蛋价格因子净值资料来源：Wind， 资料来源：Wind，56011.79%