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★國(guó)債擇時(shí)因子池的多維拓展
　　構(gòu)建多維框架的基礎(chǔ)是以期獲取一系列具備擇時(shí)能力和互補(bǔ)的指標(biāo)，因此本篇報(bào)告將從基差、日間技術(shù)、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、日內(nèi)量?jī)r(jià)、高頻Level2和會(huì)員持倉(cāng)等維度進(jìn)行整理和拓展。前期報(bào)告中，我們建立了較為完善的擇時(shí)方法論，構(gòu)造了如基差利差、趨勢(shì)強(qiáng)度、高頻量?jī)r(jià)等核心因子。在此基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步地探索有效擇時(shí)因子池，豐富原有擇時(shí)體系。全區(qū)間來看，細(xì)化后的單因子在不同期債上均有較好的提升，其中有效單因子占比較高的大類為基差、高頻資金流、日內(nèi)量?jī)r(jià)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。
　　★再談?chuàng)駮r(shí)框架：規(guī)則制觸發(fā)策略
　　前期擇時(shí)框架中，我們均使用預(yù)測(cè)模型（線性與非線性）構(gòu)造因子與收益之間的關(guān)系，在跟蹤過程中發(fā)現(xiàn)該方法依賴于目標(biāo)變量的頻段選取以及預(yù)測(cè)信號(hào)偏反轉(zhuǎn)等問題，因此本文將連續(xù)數(shù)值的因變量以均線交叉的規(guī)則退化為1、0和-1的離散變量，基于離散變量回測(cè)，進(jìn)一步地提升可解釋性和穩(wěn)健性。
　　★樣本外表現(xiàn)
　　十年期國(guó)債：基差因子、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和會(huì)員持倉(cāng)，這三類2025年的夏普比分別為1.68、1.93和0.59。全區(qū)間內(nèi)等權(quán)合成后的策略年化收益率為4.72%，年化波動(dòng)率為2.08%，年化夏普比為2.26，最大回撤為1.02%。
　　五年期國(guó)債：高頻資金流、日內(nèi)量?jī)r(jià)、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、會(huì)員持倉(cāng)和基差因子，這五類2025年的夏普比分別為2.51、2.27、1.71、1.33和0.78。全區(qū)間內(nèi)等權(quán)合成后的策略年化收益率為4.39%，年化波動(dòng)率為1.49%，年化夏普比為2.93，最大回撤為0.71%。
　　兩年期國(guó)債：高頻資金流、基差因子、日內(nèi)量?jī)r(jià)和會(huì)員持倉(cāng)，這四類2025年的夏普比分別為2.45、1.82、1.59和0.82。全區(qū)間內(nèi)等權(quán)合成后的策略年化收益率為1.63%，年化夏普比為2.44，最大回撤為0.42%。
　　★風(fēng)險(xiǎn)提示
　　指標(biāo)和模型基于歷史規(guī)律總結(jié)得出，不排除失效的可能。