【山证金工】市场信号：债券市场对股票择时的启示

中证国债指数信号 

策略效果：当使用10年期中证国债指数时，策略在不同指数中的平均年化收益率分别为沪深300时 7%，中证500时11%，国证1000时14%，以及国证2000时21%。

不同年限债券效果：国债期限越短，策略效果越差;时间越长，策略表现越好。

期货数据以及中债指数信号

期货策略效果：期货策略效果一般，不论使用期货价格还是价格波动率作为信号，策略净值均不理想；以价格变动为信号时，信号分布呈正态分布，而以波动率为信号时，信号分布表现右偏。

中债指数策略效果：使用综合指数时信号在0.01至0.03区间表现最佳，超额收益达5%；使用净价指数时信号在上述区间依然最优，超额收益约为1%。两种指数信号分布均呈右偏。

wind国债指数信号

策略效果：使用10年期中证国债指数时，策略在沪深300、中证500、国证1000和国证2000中的平均年化收益率分别为10%、15%、19%和25%，信号分布右偏。

时间窗口对信号的影响：短期信号测试表现优于长期信号，但实际投资中短期信号高效性较难复现，长期信号更具操作性。

中信行业中的表现：在中信行业中，除了银行和非银金融等个别行业外，大部分行业的净值和超额净值均呈稳定增长趋势。

风险提示：报告内容根据公开数据整理得出，结论基于历史价格信息和统计规律，但二级市场受各种即时性政策以及宏观经济影响易出现统计规律之外的走势，所以相关结论无法代表市场未来走势; 模型存在失效风险，由于模型构建、参数估计、假设条件等方面存在的不确定性或错误，可能导致模型预测结果与实际情况产生显著偏离;报告阅读者需审慎参考报告结论。

【研究背景】

综述

债券市场与股票市场之间通常存在高度的相关性，因此利用债券市场的信号来指导股票市场的投资决策具有重要意义。与股票市场一样，债券市场也被视为经济状况的“晴雨表”，因为债券收益率的变化通常反映了市场对未来利率、通胀水平和经济增长的预期，而股票市场的表现也会受到这些宏观经济因素的显著影响。因此，研究债券市场信号，特别是基于债券指数的信号，可以为股票市场的买卖决策提供有价值的参考。

具体而言，当债券市场收益率曲线发生变化时，可能预示着投资者风险偏好的转变。例如，收益率上升可能表明通胀预期增强，资金从债券市场流向股票市场，进而对股市形成支撑；而收益率下降则可能反映风险规避情绪上升，资金可能从股市流出，流入更安全的债券市场。因此，通过监测债券指数的变化趋势，可以帮助投资者更好地预测股票市场的走势，并调整资产配置策略。需要注意的是，债券市场与股票市场在运作方式和跟踪指标上存在显著差异。股票通常在现货市场中交易，所有交易均以当前价格进行；而债券则更多地在期货市场中交易。

在交易债券时，投资者除了关注价格外，也会通过诸如到期收益率、久期以及信用利差等指标来衡量投资的价值。另一个方面，在债券市场中，尽管同时存在许多债券，但交易活动往往集中在少数特定的债券上，这些债券通常是最新发行的“流通债券”。这些债券流动性更高，交易更为频繁，因此成为投资者的首选。而较早发行的债券或条款不够有利的债券，尽管依然可交易，但活跃度明显较低。相比之下，股票市场的运作方式则有所不同。所有公开上市的股票可以同时交易，交易活动并不限于特定股票。虽然某些股票可能因市场兴趣或新闻事件的影响而交易量较高，但每只股票都可以按照市场价格自由交易，而不像债券市场那样有明显的分化。

因此，为了更好地利用市场信息并减少单一指标可能带来的偏差，我们在研究中引入了四种关键指标：最活跃债券的期货价格、中证国债指数，中债指数以及Wind 10年期国债收益率。通过分别使用这些指标，我们能够从不同角度对市场进行深入分析，以捕捉其潜在趋势。

【基于10年期中证国债指数的表现】

周度择时策略表现

我们首先研究基于中证所统计的10年期国债到期收益率得出的信号效果以及表现。在生成信号之前，我们会使用最近三周（截至当天）的债券收益率数据，滚动计算其标准差与中位数之比。如果该比值落在预设范围内，则赋值为1；否则赋值为0。随后，我们对过去五天的赋值情况进行检查：如果这五天内的赋值均为1，则认为此时适合进入股票市场，并据此生成买入信号；反之，则生成卖出信号。

根据2010年1月1日至2024年12月4日期间的中证10年期国债到期收益率数据，我们生成交易信号，用于决定是否在当时买入沪深300指数并且画出净值图。从图中可以看出，策略的单位净值从2010年开始逐步上升，尤其是在2015年及2019年之后的市场波动中，表现出较为显著的增长趋势。这说明在这些特定时期，基于国债收益率信号的交易策略有效捕捉到了股票市场的主要上升趋势。

虽然基于中证10年期国债到期收益率信号的策略显示出一定的有效性，但是从其超额净值曲线在较长时间内保持接近1的水平，显示出策略在追求超额收益方面的有限波动性。这说明该策略可能在某些阶段对市场变化的敏感性不足，在某些市场条件下，债券收益率信号的预测能力可能受限，尤其是在市场行情极端波动或收益率信号不显著的情况下。

不同年限的中证国债指数的周度择时策略表现

除了10年期国债之外，1年期、3年期和5年期的国债同样是投资者常关注和选择的投资标的。为了进一步验证策略的适用性和效果，我们分别尝试了应用不同期限的国债收益率计算的信号以及其在市场指数的表现。

从2014年到2024年的数据来看，不同期限的国债收益率信号在投资策略中的表现差异显著。由10年期国债收益率信号所得出的超额净值表现最为突出，显示出较高的累积收益率和持续增长趋势；在市场波动较大的时期，信号的有效性更为明显。相比之下，其他期限的国债收益率信号表现相对平稳，其中1年期和3年期的信号超额净值在多数时间内维持在1附近，超额净值的波动性较低且没有呈现增长的态势。

与沪深300的情景一致，当指数换为中证500时，由10年期国债收益率信号所得出的超额净值表现依然最为突出。这可能是因为10年期国债反映了市场对未来经济增长、通胀预期以及货币政策的综合判断，因此信号更具前瞻性。相比之下，短期国债收益率更多受到当前流动性和短期利率政策的影响，其信号的稳定性较高但预测性相对较弱。除此之外，长期国债市场通常流动性更好，价格波动更能体现市场情绪和趋势，使得基于10年期国债收益率的策略在捕捉大周期市场变化时效果更显著。

当将指数替换为国证1000和国证2000时，净值的表现与之前的结果基本一致。具体而言，基于活跃长期限债券生成的信号在效果上显著优于短期债券信号。从收益表现来看，虽然短期债券信号在某些情况下能够带来年化收益的小幅提升，但其整体增长势头明显逊色于长期债券信号所带来的收益。长期债券的信号不仅在捕捉市场趋势方面更加稳定和可靠，还能更好地反映宏观经济的长期变化和市场情绪，从而在推动净值增长方面具有更强的优势。

其他参数测试 

信号的生成取决于债券收益率的标准差与中位数之比是否落在预设的范围内。为了进一步验证这一预设范围对策略结果的影响，我们尝试了不同的范围设置，并对其进行了测试和比较。通过调整预设范围，我们希望评估其对信号效果和最终收益表现的敏感性，从而优化策略参数选择。这种方法有助于确保信号生成的可靠性，同时能够提高策略在不同市场条件下的适应性和稳定性。

这里我们展示了在以沪深300作为基准指数时，不同参数设置对净值表现的影响。通过热力图可以直观地看出，无论选择何种期限的债券，信号生成的范围都以0为关键界限。当取值范围设定为比例小于0时，整个回测区间内的信号完全无法触发买入操作，从而导致策略表现为零收益。而当取值范围设定为比例大于0时，所有信号在任何时间段内均触发买入操作，这使得策略的表现与基准收益率完全一致，失去了信号的区分性。进一步分析发现，5年期和10年期债券的信号在取值范围为0.01到0.03之间时表现最佳，显示出更高的累积净值和稳定性。相比之下，1年期债券的信号在取值范围大于0.03时表现相对较好，但整体表现仍不及长期限债券。

从不同期限国债的信号分布来看，各个期限的债券信号存在显著差异。1年期国债的信号值主要集中在0.025以下，但是其信号分布比较分散且峰值较高，表明短期债券的收益率波动较大。而3年期国债的信号分布范围略窄，大部分信号值仍然集中在0.02以下，说明中期债券的波动性相对稳定。相比之下，5年期和10年期国债的信号分布范围进一步缩小，尤其是10年期国债，信号值分布在0.04以下且更为均匀。这表明长期债券的收益率波动性相对较低。因此使用不同期限的国债可以产生更多样化的信号，同时也能增强策略捕捉市场变化的能力。

以中证500,国证1000与2000为基准的测试结果与沪深300类似。这是因为除了选择基准不同而造成的收益率不同外，信号的生成并不会被所选基准所影响。因此，这里就不做过多的阐述。

【基于期货数据以及中债指数时的表现】

使用期货数据时信号的表现

除了使用中证国债指数来生成交易信号外，我们也尝试利用最活跃债券期货价格的日百分比变动及其波动性来生成交易信号。与使用中证国债指数相比，这种基于最活跃债券期货价格的方法更侧重于反映市场的实时行为，特别是在市场对单一债券的关注度较高时，由该债券生成的信号理论上能够快速且更加直接的捕捉到市场反应。

根据期货价格计算信号的过程与使用指数时基本相同。然而，从热力图中可以明显看出，基于期货价格涨跌幅生成的信号，无论其参数设置在哪个区间内，都未能显现出令人满意的策略效果。这可能是由于债券期货价格受到了多种复杂因素的影响，例如市场的流动性、宏观经济前景的变化以及交易者的短期投机行为等。这些因素共同作用，使得期货价格的波动无法单纯反映债券市场的实际运行规律或长期趋势。因此，单独依靠价格波动率来生成信号，可能不足以捕捉有价值的市场信息，也难以提供明确的投资指引。

此外，与债券指数相比，期货价格波动通常更具不确定性，因为期货市场的参与者行为往往以短期获利为目标，而非反映债券市场的整体运行状态。这进一步削弱了基于期货价格波动率生成信号的稳定性和可靠性。

从上述柱状图可以看出，不同期货品种的价格涨跌幅信号在分布特性上具有一定的相似性，其分布均呈现出明显的集中趋势且聚集在0附近，左右两端的极端值分布较少。与使用债券指数计算信号相比，基于期货价格生成的信号不仅在表现上较弱，其分布也更加集中在小范围内，表明其信息量较为有限。这种分布形态表明，期货价格的日波动率在绝大多数情况下维持在较小的范围内，显示出期货市场相对稳定的价格变动特性。

然而，结合前面的分析可以得出，这种信号的集中分布并未转化为有效的投资策略表现。这可能是因为期货价格的波动受短期投机因素和流动性影响较大，使得这些信号无法准确捕捉市场的长期趋势或反映市场整体的供需关系。

当采用期货价格涨跌幅的波动率来计算信号时，策略的整体表现依然不够理想。在最优情况下，该策略的收益率仅能与其基准收益率大致持平，未能实现稳定的超额收益。而在大多数情况下，策略的表现不仅未能超越基准，甚至出现了显著落后于基准收益的情况。

从信号的分布情况来看，这些信号在表现上仍然存在明显的局限性。信号分布大多集中在较小的波动率范围内且分布显著偏向右侧，表明这些信号在较低波动率情况下更为密集。其中，30年期国债期货的信号分布相比其他债券期货更加复杂，其分布虽然在整体上也略向右偏，但是呈现出多峰特征。这种分布形态说明该期货的波动率信号在不同市场条件下的反应更加敏感，且波动幅度较大，导致信号的生成和分布更加多样化。

使用中债指数时信号的表现

除了中证债券指数外，我们还将中债新财富指数纳入了研究范围。中证债券指数的覆盖债券样本较为广泛，旨在为投资者提供一个较为全面的市场视角，涵盖了不同信用评级和市场类型的债券。而中债新财富指数的样本主要集中在少数大市值、信用评级较高的债券上，这些债券大部分较为稳健且流动性较好，因此反映了银行间债券市场的变化。这种差异使得两者在策略中的表现有所不同。

依然采用之前的方法来计算信号，我们观察到当使用中债指数的价格波动率作为信号时，策略依然表现呈现出明显的两极分化现象。在设定变化比例小于0时，无论是使用净价指数还是财富指数，策略都无法触发任何买入信号，导致完全不参与市场。然而，当设定比例大于0时，策略的表现有所改善，且两种指数都能够带来一定的收益。特别值得注意的是，净价指数在变化比例大于0.003时未能跑赢基准指数，这可能是由于价格波动率较小，导致信号无法有效捕捉市场的长期趋势。而在其他变化比例范围内，策略都能维持较为稳定的超额收益，这表明当信号触发的条件更加宽松时，中债指数的价格波动率仍能提供有价值的信息，帮助捕捉市场的机会。

中债指数价格波动率计算的信号的分布情况与之前并无太大差别，其分布呈现出一定的右偏特征，波动率在大多数情况下相对较小，而较大的波动率则相对较为稀有。这种集中分布的特点进一步验证了中债指数信号的表现与其市场特性密切相关。由于中债指数主要集中在流动性较强、信用较高的债券上，因此其价格波动较为平稳，信号大多集中在较低波动率的区间，说明在较为稳定的市场环境下，中债指数能够提供较为明确的择时信号。

【基于wind国债指数时的表现】

基于10年期wind国债指数的周度择时策略表现

接下来，我们尝试使用Wind提供的10年期活跃国债的到期收益率来进一步研究信号生成对策略的影响。

依然使用2010年1月1日至2024年12月4日期间的Wind 10年期国债收益率生成交易信号，用于决定是否在当时买入沪深300指数并且画出净值图，我们可以看出策略净值曲线整体呈现稳定上升的趋势，表明该策略在较长时间范围内能稳定产生回报。而超额收益曲线虽然略有波动，但依然能够在大部分时间段内提供显著的超额回报，且策略的整体超额净值趋势呈现稳步上升的姿态。

从信号的分布情况来看，信号分布与之前的情景差距不大，其信号分布依然偏向右侧，且约有50%信号数值是在0.01到0.03之间的。

使用不同参数设置对净值表现的影响如图所示。通过热力图可以直观地看出，无论选择何种期限的债券，信号生成的范围都以0为关键界限。当取值范围设定为比例小于0时，整个回测区间内的信号完全无法触发买入操作，从而导致策略表现为零收益；当变化比例设定为大于0时，策略的表现显著改善。特别是在变化比例范围在0.01到0.03之间时，策略表现最佳，具有最高的年化收益率和夏普比率，表明信号在该范围内能够有效捕捉市场趋势。

当买入的对象从沪深300变更为其他指数时，基于10年期国债到期收益率生成的信号依然能够稳定地产生超额收益。从图表中的净值表现来看，策略在以国证1000为基准时表现最佳，截至2024年12月2日，超额净值约为5.13，显示出较为显著的收益增幅。此外，当以国证2000和中证500为基准时，策略的表现也十分突出，其超额净值分别为3.81和3.85，均高于沪深300的2.46。此外，由于国证2000指数自2014年才开始发布，与其他指数相比缺少了四年数据，因此其平均年化收益表现较高。

时间窗口对信号的影响

在之前的研究中，我们采用了最近三周（截至当天）的数据来滚动计算比例，并基于过去五天的赋值情况来生成信号。然而，不同的时间窗口对信号的影响可能存在显著差异，为了深入探讨这一点，我们决定进一步研究时间窗口的选择对信号生成效果的具体影响。通过调整赋值窗口的天数，我们希望能够更清晰地了解短期和长期数据对信号的影响程度，从而优化信号生成的策略，确保其能够更好地适应市场变化，并提升超额收益的稳定性。

我们首先测试了策略净值与不同天数赋值生成的信号之间的关系。依然使用最近三周的数据滚动计算比例，并且买入的对象依然为沪深300指数并且生成各个天数的净值曲线。从图中可以看出，短期信号的超额净值增长率普遍高于长期信号。然而，短期信号的高效性在实际投资中较难复现，因为其对市场的高频变化反应更为敏感，可能需要更多的交易频次与更高的成本。相比之下，长期信号虽然超额净值增长率相对较低，但其波动较小，操作难度也相对较低，更适合在现实投资环境中实施。

接着，我们测试了使用不同天数的数据来计算比例对信号的影响。从净值图中可以得出与之前的一样结论，信号效果与使用的天数呈负相关关系：使用的天数越少，信号效果越好；而使用的天数越多，信号效果则有所下降。当然，这个结论并不绝对，从图中可以看出使用两周的数据计算出的比例展现了最佳的净值表现；而四周数据计算出的比例虽然表现也较为优异，但略逊于两周的效果。值得注意的是，三周数据计算的比例在早期阶段一度与两周计算的效果相近，净值增长表现相当；然而，自2022年之后，三周的净值表现未能如两周的效果般显著提升，最终与一周数据计算的净值结果趋于持平。这说明两周的周期在捕捉市场变化时既足够灵敏，又能有效平滑短期的噪音波动。相比之下，四周信号虽然更为平稳，但由于周期较长，可能错失了一些重要的市场变化机会；而一周信号过于敏感，容易受到噪音干扰，三周的信号则似乎未能在平滑与灵敏之间找到最优的平衡点。

信号在中信行业中的表现

将基准调整为中信行业指数，结果显示信号在31个行业内依然具有显著的有效性。超过95%的行业在利用债券市场信号进行交易时都能实现超额收益。

策略在大部分行业中的净值和超额净值呈现出较为稳定的增长趋势，除了银行，非银金融等个别行业外，策略都能取得稳定的超额收益。

【附录】

在本章节中，我们展示基于wind10年期国债收益率、中证10年期国债收益率、期货价格，期货价格波动率以及中债新财富生成的信号在近一个月内通过买卖沪深300指数得到的收益。除此之外，我们也给出了截止12月4号为止时，各个信号近5天的买入和卖出情况，以供参考。

【风险总结】

报告内容根据公开数据整理得出，结论基于历史价格信息和统计规律，但二级市场受各种即时性政策以及宏观经济影响易出现统计规律之外的走势，所以相关结论无法代表市场未来走势; 模型存在失效风险，由于模型构建、参数估计、假设条件等方面存在的不确定性或错误，可能导致模型预测结果与实际情况产生显著偏离;报告阅读者需审慎参考报告结论。