聚焦债市量化系列之七:如何搭建一个能感知环境+共振决策的利率择时模型。一方面,本文通过多维非线性变换构建了包含 1429个特征的机构行为衍生因子库,趋势类捕捉机构资金边际交易意愿的“二阶导”变化与平稳性,敏感度进一步为机构行为博弈行为打上,极值类精准识别微观交易结构中的“极度拥挤”与“均值回归”拐点;另一方面,本文突破了传统单向筛选的局限,根据因子的多空收益特征将其划分为“进攻库”与“防守库”:进攻因子专注在多头状态下获取利润,防守因子则针对尾部风险进行预警。回测来看,在 2021 年至 2026 年间,7-10Y 与 10+ 的周度策略分别斩获了 9.03%和 17.73%的年化收益,同时将最大回撤明显压缩,其中 GMM 状态机也贡献出了的真实择时 Alpha。
聚焦债市量化系列之七:如何搭建一个能感知环境+共振决策的利率择时模型。一方面,本文通过多维非线性变换构建了包含 1429个特征的机构行为衍生因子库,趋势类捕捉机构资金边际交易意愿的“二阶导”变化与平稳性,敏感度进一步为机构行为博弈行为打上,极值类精准识别微观交易结构中的“极度拥挤”与“均值回归”拐点;另一方面,本文突破了传统单向筛选的局限,根据因子的多空收益特征将其划分为“进攻库”与“防守库”:进攻因子专注在多头状态下获取利润,防守因子则针对尾部风险进行预警。回测来看,在 2021 年至 2026 年间,7-10Y 与 10+ 的周度策略分别斩获了 9.03%和 17.73%的年化收益,同时将最大回撤明显压缩,其中 GMM 状态机也贡献出了的真实择时 Alpha。
聚焦债市量化系列之七:如何搭建一个能感知环境+共振决策的利率择时模型。一方面,本文通过多维非线性变换构建了包含 1429个特征的机构行为衍生因子库,趋势类捕捉机构资金边际交易意愿的“二阶导”变化与平稳性,敏感度进一步为机构行为博弈行为打上,极值类精准识别微观交易结构中的“极度拥挤”与“均值回归”拐点;另一方面,本文突破了传统单向筛选的局限,根据因子的多空收益特征将其划分为“进攻库”与“防守库”:进攻因子专注在多头状态下获取利润,防守因子则针对尾部风险进行预警。回测来看,在 2021 年至 2026 年间,7-10Y 与 10+ 的周度策略分别斩获了 9.03%和 17.73%的年化收益,同时将最大回撤明显压缩,其中 GMM 状态机也贡献出了的真实择时 Alpha。核心数据:一方面,本文通过多维非线性变换构建了包含 1429个特征的机构行为衍生因子库,趋势类捕捉机构资金边际交易意愿的“二阶导”变化与平稳性,敏感度进一步为机构行为博弈行为打上,极值类精准识别微观交易结构中的“极度拥挤”与“均值回归”拐点;回测来看,在 2021 年至 2026 年间,7-10Y 与 10+ 的周度策略分别斩获了 9.03%和 17.73%的年化收益,同时将最大回撤明显压缩,其中 GMM 状态机也贡献出了的真实择时 Alpha;在以 L1 进攻子模型作为基础信号前提下,进一步引入 GMM 状态机,通过久期与杠杆率将市场划分为 6 元正交状态,在顺风期动态放大杠杆,在拥挤且波动放大的时期则主动收缩杠杆,最后辅以防守模型的前置“一票否决”机制。
本报告由国泰海通证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年,全文共 14 页。
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适合投资人等读者参考。
重点分析了债市、利率、环境、量化等议题。