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债券量化系列：量化择时信号的选择与合成

2025-08-25 徐亮民生证券 @·*&&

本文介绍了民生证券研究院构建的量化择时信号选择与合成方法。首先，通过回测筛选出8个子类信号，其中5个基于量价数据（分位数模型、布林带模型、MACD模型、DNS模型和多空比模型），3个基于非量价数据（净买入跟踪模型、机构期限轮动模型和基金久期模型）。其次，测试了3种信号合成方式（均权时序模型、递增权重时序模型和分市场寻优模型），最终选择均权时序模型作为最优方案。核心策略组合在2022年以来的年化收益为5.1%，最大回撤为-0.5%，业绩基准年化收益为2.5%，最大回撤为-1.1%。研究结论表明，均权时序模型能够有效整合不同信号，实现较为平稳的择时效果。最后，提示了利率债发行节奏加快、经济增长预期变化、货币政策不确定性、流动性风险和利率波动风险等潜在风险。

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