利率择时:短周期价量策略

文摘   2024-12-11 16:52   上海  
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摘要

【核心观点】

本文构建了利率择时的短周期价量策略,通过两步进行择时判断,一方面通过价量形态特征进行短期波动预测,另一方面通过识别利率变化趋势所处的状态优化模型决策。2015/09以来,模型在国债期货上实现了年化6%以上的绝对收益,择时胜率约为58%


利率进入长期下行区间,波段交易是提高收益的重要手段

近年以来,利率变化进入长期下行趋势,其波动率水平也低于长期历史均值。2023年初以来,利率维持下行趋势的同时,波动率呈上升趋势,因此利率择时/波段交易作为提高收益的途径而受到投资者关注。

本文提出一种将价量形态和利率趋势状态结合的短周期择时模型

一方面,短期价格波动综合反映了市场情绪和风险偏好的变化,其价量特征和局部形态有助于模型判断利率资产价格趋势进行预测。

另一方面,识别利率中枢运行方向,这种趋势状态的变化是相对缓慢而连续的,模型在不同的状态下对相似的短期波动会产生不同的择时判断。

短期波动预测:用趋势模型代替技术分析。趋势模型相较于技术分析择时在风险收益和择时胜率方面都有明显提升。择时表现的提升主要得益于:(1)输入端使用日频价量数据,提供了更加丰富的有效信息;(2)模型学习了指标/特征间的非线性关系,而不再使用多个指标线性相加或投票。

识别利率中枢变化趋势:观测国债收益率曲线的形变。本文从国债利率的期限结构出发,构建利率变化趋势的状态变量,从国债收益率曲线的平移、扭转、形变幅度3个方面构建特征来识别利率运行趋势的状态


优化后的短周期择时模型能否实现国债期货择时:

优化后的择时策略整体年化收益提升至6.63%(技术分析择时和价量择时策略分别对应2.92%、4.68%),年化夏普比率提升至2.56,平均盈亏比无明显优势,风险收益比上升得益于择时胜率的提高。利率中枢维持下行趋势背景下,今年来策略多空收益约为5.1%,相较基准提升40bp,择时胜率高于历史平均水平,但由于利率短期调整的不对称性,平均盈亏比略小于1。综合来看,本文提出的短周期利率择时模型为国债期货投资者提供了利率波段交易的解决方案


以下内容节选自20241204发布的浙商证券金融工程专题报告《利率择时:短周期价量策略》。


01

利率择时研究背景


近年以来,利率变化进入长期下行趋势,其波动率水平也低于长期历史均值。2023年初以来,利率维持下行趋势的同时,波动率呈上升趋势,因此利率择时/波段交易作为提高收益的途径而受到投资者关注。



1.1. 传统技术分析的效用和局限


技术分析是预测资产价格未来变化趋势的技术手段,往往应用于股票、商品期货、外汇指数等资产类别上,能实现长期有效的择时信号。我们以中债-国债总指数为例,来验证股票指数上具备择时效果的技术指标,迁移至债券指数上是否依然有效。


中债-国债总指数包含不同期限的指数,不同期限下又包含净价指数、全价指数、财富指数;由于不同期限的债券指数走势较为接近,我们以7-10年期中债-国债所对应的净价指数作为测试样本,共测试35个指标,超额收益前十名的指标其表现如下表所示。



我们对趋势指标和反转指标均进行处理,使得信号值为正时代表持多仓,信号值为负时代表持空仓(原有的趋势指标在上穿临界值时持多仓,下穿临界值时持空仓,而反转类指标则相反)。经过处理后,在多个指标合成时采用“投票制”,当取值为正的指标数大于负值指标数时表示持多仓,反之则持空仓。




多指标综合后的利率债择时信号在中债-国债7-10年净价指数上实现了3.15%的年化收益,整体择时胜率与表现较好的单指标持平,择时信号平均盈亏比提升。复合指标择时策略得到的累积净值及相较于指数基准的超额收益如图2所示。累积超额收益曲线在2020年11月达到高点后维持震荡,技术分析择时难以提供相较于指数基准的超额收益。


近期技术分析用于利率择时为何失效?结合图1可知,利率运行趋势发生变化,由均值回归的波动行情转为趋势行情,虽然技术分析择时胜率维持在高位,但平均盈亏比明显下降,择时策略收益出现明显下滑(详见表3)。



为了解决传统技术分析在利率择时中遇到的问题,本文从以下2个方面进行优化,提出一种结合利率运行趋势识别的价量择时模型来实现波段交易:


1. 追踪国债期货得到交易信号和利率择时观点。利用国债期货实现择时的优势有二:(1)更完整的日频价量数据,能提取更丰富的特征和更多的有效信息;(2)更低的交易成本:债券(尤其是长债)的交易成本高,短周期择时策略对交易成本敏感,将国债期货作为交易品种更有望达到收益目标。


2. 我们认为利率变化趋势是一种环境状态(context),由利率中枢变化趋势推理出的择时信号与短期波动并不匹配,要实现短周期择时策略需要对这种趋势状态进行识别和适应,而不是直接根据趋势方向生成择时信号。


1.2. 短周期利率择时框架


本文将价量形态利率趋势状态相结合来构建利率择时模型。一方面,短期价格波动综合反映了市场情绪和风险偏好的变化,其价量特征和局部形态有助于模型判断利率资产价格趋势进行预测。另一方面,识别利率中枢运行方向,这种趋势状态的变化是相对缓慢而连续的,模型在不同的状态下对相似的短期波动会产生不同的择时判断。


整理后的利率/国债期货择时模型如图3所示,我们将在第2章中分别介绍价量特征构建和利率趋势识别的方法。





02

实现短周期择时模型


2.1. 短期波动预测


我们采用期货及股票指数上常用的趋势模型,代替传统的技术分析指标以及等权投票产生择时信号的方式实现利率短周期择时。根据国债期货的趋势、波动和形态特征,使用时序网络进行处理和转化,更好地捕捉特征间的非线性关系进行短期波动预测。



在检验趋势模型的择时效果时,我们将中债指数上有效的技术指标择时方案在国债期货上复现,作为基线策略。趋势模型在每个交易日t回看20天的价量数据构建相应特征,以未来5个交易日后的涨跌状态作为分类标签,按拓展窗口的方式每季度重新训练(以2015.03.20开始到t日的全部历史作为样本数据),用于接下来一个季度的预测,不存在使用未来数据的情况。


我们使用10年期国债期货作为交易标的进行回测,对比修改后的国债利率趋势模型和传统技术指标复合择时的收益表现,以及价量趋势模型逐年风险收益表现,列于下表。由表5可知,传统技术分析择时在具有单边趋势的国债期货价格序列上,平均盈亏比明显下降,在择时胜率不变甚至升高的情况下,择时策略的收益表现并不理想。


趋势模型相较于技术分析择时在风险收益和择时胜率方面都有明显提升。择时表现的提升主要得益于:(1)输入端使用日频价量数据,提供了更加丰富的有效信息;(2)模型学习了指标/特征间的非线性关系,而不再使用多个指标线性相加或投票。价量趋势模型在10年期国债期货择时累积净值表现如图4所示。




2.2. 利率运行趋势状态识别


在短期波动预测的基础上,我们需要识别利率中枢变化趋势,让择时模型在不同的环境状态下调整决策行为。因此,如何穿越短期利率波动,构建利率运行趋势的状态变量是优化择时模型的解决方案。


我们从国债利率的期限结构出发,构建利率变化趋势的状态变量。不同期限国债的到期收益率与到期期限之间的关系反映出国债利率的总体水平,表征不同期限的资金供求关系。连接不同期限国债到期收益率与期限所组成的点则构成了国债收益率曲线,这条利率曲线的变化是缓慢而连续的,如图5所示。



为了从国债收益率曲线的“形变”来识别利率变化趋势的状态,我们从以下3个方面刻画国债收益率曲线的形变。


(1)平移趋势强度:各期限国债收益率朝着同一方向不同程度的一致性运动,通过信息熵进行测量;

(2)扭曲程度:收益率曲线变得“陡峭”或“平坦”的变化幅度,通过KL散度进行测量;

(3)形变幅度:各期限国债收益率相较于上一期(指定间隔时间窗口)的变化幅度。


其中平移趋势强度和扭曲程度的计算方法如下:

其中P_{di, t} 表示到期时间为(duration)的国债收益率在t日的利率出现的概率,通过出现频次来近似计算。


依据上述形变特征的构建方式,可得到处理后用于识别利率变化趋势状态的特征共14个,如表6所示。



我们可以通过观测国债收益率曲线的“形变”来判断利率中枢变化趋势处于何种状态,是否维持单边趋势,或者中枢平稳收益率短期震荡。由于利率期限结构的变化并不直接指向利率短期波动方向,因此我们不适用形变特征进行利率择时检验。我们将在后文中将短期波荡预测和趋势状态识别的特征进行组合,共同用于生成择时信号。



2.3. 合成择时信号


按照上述方式进行数据预处理,我们得到每个交易日国债期货的价量特征以及利率变化趋势的状态特征,两者拼接后的特征向量输入时序网络(biLSTM-attn),得到最终的择时信号,信号值大于零时为看多,信号值小于等于零则为看空。

我们应用优化的利率择时模型,仍然使用每季度重新训练的方式对模型参数进行更新。优化后的择时模型与只使用价量特征的趋势模型累积净值表现对比如图13所示,其整体与逐年的风险收益表现见表7。由下表可知,择时策略整体年化收益提升至6.63%(技术分析择时2.92%,价量择时4.68%),年化夏普比率提升至2.56(技术分析择时1.16,价量择时1.85),平均盈亏比无明显优势,风险收益比上升得益于择时胜率的提高。





03

信号跟踪与利率择时观点



利用优化后的短周期择时模型,我们可以在国债期货上实现波段交易并跟踪择时观点。利率中枢维持下行趋势背景下,今年来策略多空收益约为5.1%,相较基准提升40bp,择时胜率高于历史平均水平,但由于利率短期调整的不对称性,平均盈亏比小于1。图14中展示了最近半年来择时(截止11月21日)信号变化与国债期货走势的情况。




04

总结和展望


近年以来,利率变化进入长期下行趋势,其波动率水平也低于长期历史均值。2023年初以来,利率维持下行趋势的同时,波动率呈上升趋势,因此利率择时/波段交易作为提高收益的途径而受到投资者关注。


本文将价量形态和利率趋势状态相结合来构建利率择时模型。一方面,短期价格波动综合反映了市场情绪和风险偏好的变化,其价量特征和局部形态有助于模型判断利率资产价格趋势进行预测。另一方面,识别利率中枢运行方向,这种趋势状态的变化是相对缓慢而连续的,模型在不同的状态下对相似的短期波动会产生不同的择时判断。


我们采用期货及股票指数上常用的趋势模型,代替传统的技术分析指标以及等权投票产生择时信号的方式实现利率短周期择时。趋势模型相较于技术分析择时在风险收益和择时胜率方面都有明显提升。择时表现的提升主要得益于:(1)输入端使用日频价量数据,提供了更加丰富的有效信息;(2)模型学习了指标/特征间的非线性关系,而不再使用多个指标线性相加或投票。


在短期波动预测的基础上,我们需要识别利率中枢变化趋势,让择时模型在不同的环境状态下调整决策行为。因此,如何穿越短期利率波动,构建利率运行趋势的状态变量是优化择时模型的解决方案。本文从国债利率的期限结构出发,构建利率变化趋势的状态变量,从平移、扭转、形变幅度3个方面构建特征来识别利率变化状态。


本文应用优化后的利率择时模型,使用每季度重新训练的方式对模型参数进行更新。优化后的择时策略整体年化收益提升至6.63%(技术分析择时和价量择时策略分别对应2.92%、4.68%),年化夏普比率提升至2.56,平均盈亏比无明显优势,风险收益比上升得益于择时胜率的提高。利率中枢维持下行趋势背景下,今年来策略多空收益约为5.1%,相较基准提升40bp,择时胜率高于历史平均水平,但由于利率短期调整的不对称性,平均盈亏比略小于1。综合来看,本文提出的短周期利率择时模型为国债期货投资者提供了利率波段交易的解决方案。未来优化空间存在于提高输入特征中的有效信息,以及更加高效、准确的方法来实现利率中枢变化趋势的预测,有望实现更低换手、更具风险收益性价比的利率择时策略。




05

风险提示


本报告构建的策略框架中所提及的交易均指模拟交易,回测结果是基于历史数据的统计归纳,收益风险指标不代表未来,模型力求自适应跟踪市场规律和趋势,但仍存失效可能,不构成投资建议,须谨慎使用。本报告得出的利率择时观点有具体的时间期限,不具有长期时效,若出现与其他模型观点相左属于正常情况,投资者需具体分析。



报告作者:

陈奥林 从业证书编号  S1230523040002


详细报告请查看20241204发布的浙商证券金融工程专题报告《利率择时:短周期价量策略》

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