?作为一种长期收益稳定，且波动偏低的资产，债券通常在资产配置中占有较高的配置比例，而近年来债券的波动有所加大，债券择时在资产配置中的重要性不言而喻。本文尝试从量化的角度寻找对利率具有解释和预测能力的因子，并对债券资产构建稳健的综合择时体系。
?债券的走势主要受到基本面的驱动，包括经济增长、物价水平、资金面、央行*策等因素；同时作为一种交易资产，债券价格也反映了市场中各方力量的博弈，我们可以从债券价格中挖掘市场情绪和风险偏好的变化；因此在择时的时候我们需要综合考虑经济增长、物价水平、资产估值、市场情绪等多方面因素。
?本文使用实体经济、物价水平、债券估值、技术指标和短期资金流向指标构建债券综合择时模型，并根据每个因子投票的结果发出最终的信号。
?在不定期择时模型中，全部因子等权的年均双边换手次数为12.13次，截止到年11月30日，全部因子等权的不定期择时模型的多空年化收益率达到了3.68%，纯多头的年化收益为2.01%，同期债券净价指数的年化收益率为0.14%，模型大幅跑赢了基准。全部因子等权的月度择时模型的多空年化收益率为3.11%，纯多头的年化收益为1.82%，模型同样大幅跑赢了基准；月度择时模型年均双边换手次数为9.12次，换仓频率较为适中。
?本文根据债券每月的择时信号构建了久期轮动模型。截止到年11月30日，基于债券择时的久期轮动模型的多头收益率达到了2.18%，等权基准的年化收益为-0.01%，轮动模型相对于等权基准超额的年化收益率为2.19%，收益波动比为1。
?在基于风险平价的股债久期轮动组合中，基准组合年化收益达到4.43%，收益波动比达到1.45，最大回撤为6.70%。而久期轮动组合可以将年化收益率提高到6.26%，收益波动比提升到1.81，并且最大回撤也降低到4.29%。不论是固定权重组合还是风险平价组合，使用久期轮动确实能够提升配置组合的表现。
报告正文
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兴证金工多资产择时体系:从股票、*金到债券
大类资产的中长期择时框架有两种常见的思路，一种是基于周期转换视角下的大类资产轮动，典型的模型如美林时钟、基于经济周期的行业轮动等；另一种是多因子择时，这种方法尝试从多角度对资产未来的收益进行预测。考虑到资产的表现除了与宏观经济因素有关，也受到择时标的基本面以及风险偏好的影响，我们选择了多因子框架下的择时体系来跟踪和预测市场的表现。在兴证金工的系统化资产配置系列报告中，我们构建了基于多因子框架下的股票和*金择时体系（详细内容请参见《系统化资产配置系列之四:基于长期、中期、短期择时模型相结合的A股市场择时研究》和《系统化资产配置系列之九：基于保值、避险和投机因子的*金择时模型》），在本篇报告中我们将对利率债的择时体系进行探索（本报告后续提到的债券如无特指都代表利率债）。
作为一种长期收益稳定，且波动偏低的资产，债券通常在资产配置中占有较高的配置比例，而近年来债券的波动有所加大，（如年四季度和年二季度以来利率快速上行，债券资产的回撤明显），债券择时在资产配置中的重要性不言而喻。目前从基本面角度对利率的研究已经非常全面，本文尝试从量化的角度寻找对利率具有解释和预测能力的因子，并对债券资产构建稳健的综合择时体系。
本篇报告将就以上问题展开讨论，第一部分是对债券择时模型思路的简单介绍；第二部分是本文的核心，我们通过分析利率的驱动因素找出有效的择时因子，并使用单因子对债券的走势进行解释和预测；在第三部分中，我们将有效的单因子合成，分别构建了债券的不定期择时模型和月度择时模型；第四部分是债券择时模型的应用，我们构建了基于债券择时的久期轮动模型，并在资产配置中进行了相应的改进，最后一部分是本篇报告的总结。
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利率债的择时框架
债券的走势主要受到基本面的驱动，包括经济增长、物价水平、资金面、央行*策等因素；同时作为一种交易资产，债券价格也反映了市场中各方力量的博弈，我们可以从债券价格中挖掘市场情绪和风险偏好的变化；因此在择时的时候我们需要综合考虑经济增长、物价水平、资产估值、市场情绪等多方面因素。
基于以上考虑，我们构建了从逻辑上可能解释或者预测债券市场走势的因子库，包括实体经济、物价水平、流动性、短期资金流向、估值指标和技术指标等，共计个因子，分大类介绍如下：
?实体经济：经济的景气程度反映了资金的需求，具体指标包括GDP、工业增加值、PMI、社会消费品零售额以及地产等数据，它们从不同方面反映了经济的发展状况，当实体经济向好时，往往意味着后续基本面转好的概率增大，国债收益率可能会承压向上；
?物价水平：物价水平能反映市场的通胀情况，具体指标包括CPI、PPI、CRB现货指数等，通胀指标与利率通常呈正相关关系：一方面物价上涨表明名义无风险利率提高，国债收益率有上行压力；另一方面快速的通货膨胀可能会引发央行采用加息或者减少货币净投放等操作收紧流动性，国债收益率也会上行；
?流动性：央行公开市场操作、货币供给以及货币市场利率等指标可以反映市场的流动性；市场流动性偏紧会导致银行间资金价格上行，对利率形成上行压力；当流动性宽松时，货币的供给增加使得利率向下。债券的净价与市场利率通常呈同期的负相关关系；
?短期资金流向：当投资者在资产之间进行切换时，各资产的价格将受到资金流动的影响；在其它条件不变的前提下，若资金从债市流向股市，则可能助推股强债弱的行情；反之若资金从股市流向债市，则可能出现债强股弱的局面；
?估值指标：长期来看，债券的到期收益率具有均值回复的特征，当收益率偏高时未来可能下行，当收益率偏低时未来可能上行，在收益率高点买入债券，一旦利率下行，投资者就能获得极为可观的回报；
?技术指标：技术指标是依据一定的数理统计方法对市场进行描述的直观指标，此处主要是指量价数据。短期的技术指标在多种资产的择时中都被证明具有良好的效果，因为资产价格是多方博弈的结果，在市场处于上升趋势时，交易较为活跃，市场中的多头力量占据主导地位，债券处在强势的状态之下，上升趋势更容易维持；反之当市场处于下行趋势时，交易冷清，市场的空头力量相应较强，下降趋势可能更容易持续。
与股票择时模型相同，考虑到基本面数据通常有更新延迟的情况，我们将大部分基本面数据的时间调整为其实际发布时间，保证数据中包含的信息可以及时地反映到模型中，从而发出更加精准的择时信号。
择时因子的信号生成机制及择时效果评价方法
我们沿用股票择时体系中对因子的两分位点评价方法，即对因子的滚动历史时间序列进行排序并等分为两段，根据因子的方向发出对应的信号：分别为看多和看空。
确定每一期的头寸方向（分别对应看多和看空两个方向），进而分析在不同分位点情景下，下一期标的收益率（10年期国债到期收益率的变化率）的统计差异，其差异程度可以通过以下统计量衡量：
t统计量越大，说明该因子发出看多和看空信号未来收益的差异越明显，效果也越好。我们用前面构建的因子库的数据进行测算，发现t统计量的值与我们追求的夏普比率（不考虑手续费和交易摩擦）相关性非常高，从而可以用t统计量是否显著作为因子预测效果的重要衡量指标。
解释能力反映了因子与利率的同期关系，在测试因子解释能力的有效性时，假设我们可以在同期知道所有因子的值，即我们可以每次都准确预测出本期因子的数值大小，而不受发布日期的限制（例如年9月的工业增加值数据我们在9月1日就可以准确预测），若事先完美预测的因子数值与利率走势的t统计量是显著的，则说明该因子对利率的走势具有解释能力。可是在实际投资中，我们并不能事先完美预测因子的值，只有在因子的真实发布日期才可以知道，（例如年9月的工业增加值数据的实际发布时间是10月19日），若当期发布的因子数值与未来利率走势的t统计量是显著的，则说明该因子对利率的走势具有预测能力。
本报告希望从量化的角度解释和预测债券资产的走势，由于基本面为利率的根本驱动因素，我们尝试使用基本面因子解释债券价格走势，并尝试挖掘部分逻辑合理且有效的因子与基本面因子共同预测债券价格走势。我们对全部择时因子进行了不定期择时的测算，并分别计算了因子的解释t值和预测t值，最终选定逻辑合理、择时效果良好，同时两两相关性低于50%的因子作为最终的债券择时因子。本报告使用中债国债总净价指数（M）作为债券的基准指数，由于该债券指数的起始时间为年11月，因此择时效果的展示区间为年11月-年11月；在进行因子测算时，我们使用每个因子滚动6年的数据作为样本，考虑债券净值的历史表现涨跌参半，故根据因子的中位数为对称点发射信号（实体经济因子和估值因子的信号发射方式将在后文详细介绍）。下表展示了部分具有较强解释能力和预测能力的因子，我们在后文中将逐一介绍。
2.1基本面因子：经济增长和物价水平
（1）实体经济
经济的景气程度反映了资金的需求，当经济快速增长时，表明后续基本面转好的概率增大，国债收益率可能会承压向上，反之当经济低迷时，国债收益率可能会下行；GDP当季同比差分因子和工业增加值同比差分因子作为实体经济的代表，对利率的走势具有良好的解释能力。
近年来经济增长的速度明显放缓且数据波动降低，以GDP同比增速为例，其数值从年Q1的7.9%缓慢变化至年Q4的6%，GDP同比的差分因子值都在0附近波动，我们观察到GDP当季同比差分因子在此时期对利率的解释净值也出现了明显的回撤，相对于经济增长的绝对水平，投资者可能更加