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國(guó)海證券-多維度宏觀指標(biāo)背后的利率定價(jià)邏輯-231217
上傳日期:
2023/12/18
大?。?/td>
9767KB
格式:
pdf 共45頁(yè)
來(lái)源:
國(guó)海證券
評(píng)級(jí):
--
作者:
李楊
,
熊曉湛
下載權(quán)限:
無(wú)限制-登錄即可下載
不同宏觀周期,決定YTM定價(jià)的要素存在較大的差異
在宏觀周期的不同階段,YTM定價(jià)的決定因素也會(huì)有所不同,例如2019年11月利率下降驅(qū)動(dòng)YTM下行,2020年4月社融上漲驅(qū)動(dòng)YTM上行,2023年9月經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)上升是驅(qū)動(dòng)YTM上行的關(guān)鍵因素。
為應(yīng)對(duì)這一問(wèn)題,我們嘗試將主要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分為景氣、通脹、利率、庫(kù)存、信用五個(gè)維度,選取每個(gè)維度下合適的代理宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo),構(gòu)建更為穩(wěn)健的YTM預(yù)測(cè)框架。
基于決策樹(shù)的宏觀驅(qū)動(dòng)債券策略構(gòu)建
傳統(tǒng)的宏觀市場(chǎng)狀態(tài)模型難以捕捉多維數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的市場(chǎng)變化,決策樹(shù)是一種強(qiáng)大的模型工具,特別適用于處理多個(gè)輸入特征,它可以在多個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)上選擇最佳的劃分點(diǎn),以對(duì)市場(chǎng)狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)劃分。通過(guò)考慮景氣、通脹、利率、庫(kù)存、信用等多個(gè)維度,決策樹(shù)有助于捕捉不同經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的復(fù)雜關(guān)系。
對(duì)于所有樣本內(nèi)的數(shù)據(jù),模型準(zhǔn)確率為74.47%,所有樣本外的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為72.86%,在樣本外的2019年、2020年和2021年,模型準(zhǔn)確率最高達(dá)到75.00%。根據(jù)模型預(yù)測(cè)的YTM變化選擇不同類(lèi)型的債券指數(shù)策略,2019年以來(lái)的現(xiàn)貨年化收益率達(dá)到4.23%,最大回撤為-2.65%。
“決策樹(shù)+”:結(jié)合賠率策略和宏觀經(jīng)濟(jì)信號(hào)策略的組合策略
基于決策樹(shù)的宏觀經(jīng)濟(jì)策略旨在捕捉到在不同時(shí)間點(diǎn)上驅(qū)動(dòng)YTM變動(dòng)的各維度指標(biāo),從而預(yù)測(cè)YTM變動(dòng)方向。而宏觀經(jīng)濟(jì)信號(hào)策略則基于宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)是否為短期低點(diǎn)以及連續(xù)漲跌情況生成信號(hào),更關(guān)注經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的趨勢(shì)性變動(dòng)和極端情形。
本文在基于決策樹(shù)的宏觀經(jīng)濟(jì)策略基礎(chǔ)上,疊加了宏觀經(jīng)濟(jì)信號(hào)策略,打造了“決策樹(shù)+”策略。2019年以來(lái),組合策略的現(xiàn)貨年化收益率達(dá)到4.63%,最大回撤為-2.18%,相較于原方案,策略的收益和回撤表現(xiàn)均有所提升。
風(fēng)險(xiǎn)提示
本報(bào)告所有分析均基于公開(kāi)信息,不構(gòu)成任何投資建議;若市場(chǎng)環(huán)境或政策因素發(fā)生不利變化將可能造成行業(yè)發(fā)展表現(xiàn)不及預(yù)期;報(bào)告采用的樣本數(shù)據(jù)有限,存在樣本不足以代表整體市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn),且數(shù)據(jù)處理統(tǒng)計(jì)方式可能存在誤差;市場(chǎng)存在一定的波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn);報(bào)告中結(jié)論均基于對(duì)歷史客觀數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析,但過(guò)往數(shù)據(jù)并不代表未來(lái)表現(xiàn)。
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