技术面高频数据库介绍

技术面高频数据库主要着眼于利率债市场，包含以下三个大模块：牛熊划分和波段统计，长短期技术指标分析、以及多资产性价比分析。分析判断主要基于国债、国开债和国债期货合约数据。主要应用逻辑如下：首先，牛熊划分和波段统计，复盘历史上的牛熊波段。确定当前市场的波动方向，分析本轮波动的时间和空间与历史波段相比的相对长短，预判波段未来可能持续的时间和空间。 其次，长短期技术指标，即狭义的技术分析，捕捉长期趋势的强弱和短期市场支撑位、阻力位位置和情绪的变化，预判未来的债市走势形态。 最后，各类资产的价差比较，挖掘本轮行情中更有性价比的资产，同时也为各种套利策略提供参考。 我们会利用技术面高频数据库的内容进行研究和开发研究产品，目前主要包括每日整理每日一图，每周形成技术面专题报告。另外我们还会将技术面和情绪面数据库结合使用，形成微观结构高频报告，在报告中每周进行打分，投资者可参考打分结果判断债市走势。 技术分析是二级市投资中的重要内容，其基本思维逻辑是“历史会重演”，即通过历史量价指标来预判资产自身的在当下可能的变动趋势。 技术分析在权益和商品投资中应用广泛，在固收投资用应用相对较少。 事实上，技术面是固收研究和投资中的重要模块之一，也是情绪在市场上的客观表现。因此我们设计了固收技术面高频数据库，用以帮助辅助各位投资者进行投资判断。 1.技术面高频数据库的原理和模块 技术面高频数据库主要着眼于利率债市场，包含以下三个大模块：牛熊划分和波段统计，长短期技术指标分析、以及多资产性价比分析。 分析判断主要基于国债、国开债和国债期货合约数据。主要应用逻辑如下： 首先，牛熊划分和波段统计，复盘历史上的牛熊波段。确定当前市场的波动方向，分析本轮波动的时间和空间与历史波段相比的相对长短，预判波段未来可能持续的时间和空间。 其次，长短期技术指标，即狭义的技术分析，捕捉长期趋势的强弱和短期市场支撑位、阻力位位置和情绪的变化，预判未来的债市走势形态。 最后，各类资产的价差比较，挖掘本轮行情中更有性价比的资产，同时也为各种套利策略提供参考。 表1：技术面数据库模块 2.牛熊划分与波段统计 本部分通过10年期国债、T主力合约和TF主力合约的AMA（自适应移动平均线）与实际价格/利率曲线的突破关系，确定熊牛信号点，通过信号点和信号点后的价格走势，确定债市波段。总体来看，基于期货合约的牛熊划分和波动区间统计表现较基于现券利率的更精确一些，从2022年2月9日起，债市进入本轮震荡市。 图1：T合约牛熊区间划分 统计历史波段后，分析目前所在的波段形态（熊、牛、震荡），并于历史同类波段比较，计算目前的波段形态（时间、点位）已经到达历史波段（此处会区分历史最大波段，历史最小波段和历史波段均值）的哪个区间，并预判本轮波段尚可持续的区间。8月3日，T合约价格再次接近本轮震荡市顶部区间。 图1：2022/2/9T合约在历史牛市中所处区间 图2：本轮震荡市波动区间 3.长短期技术指标 技术指标主要基于T主力合约曲线。其中长期技术指标主要包括斐波那契比例、MACD和DMI等，8月3日当天MACD中DIFF和DEA均为正值，且DIFF高于DEA，中长期中债市偏牛。短期技术指标主要包括RSI、KDJ等，8月3日当天，RSI逼近超买区间，KDJ指标K线上穿D线，发出看多信号。总体而言债市有转牛的特征。 图3：MACD指标走强 图4：RSI指标走强 4.资产相对性价比 在明确债市整体特征后，我们可以通过资产相对性价比模块找到当前更为有利可图的资产，或执行套利策略，我们相对性价比模块包括，利率债期限利差、国债国开利差，信用利差，资金利差、期现利差等。 从8月3日看，国债长短期期限利差继续扩大，中长端国债性价比提升。 表2：8月3日国债长短期限利差扩大 5.技术面高频数据库可视化和其他延伸产品 该数据库的每个子模块都包含一览表和图表汇总，大大减轻了投资者寻找数据或修改图片的工作量。 图5：技术面数据库图表可视化汇总 我们会利用技术面高频数据库的内容进行研究和开发研究产品，目前主要包括每日整理每日一图，每周形成技术面专题报告。另外我们还会将技术面和情绪面数据库结合使用，形成微观结构高频报告，在报告中每周进行打分，投资者可参考打分结果判断债市走势。 表3：技术面+情绪面的微观结构高频打分