本篇报告首先对股债跷跷板效应进行了实证研究，构建了基于长短端股债跷跷板效应的国债期货择时策略。其次，将股债跷跷板效应引入原有的隔日反转择时策略中，能够带来显著增益。
　　股市和债市之间跷跷板效应较为显著。过往文献研究表明，股债跷跷板效应在全球各个市场广泛存在，跷跷板效应形成的原因有经济基本面、流动性环境、事件冲击等。我们对中国股市和债市（期货&现货市场）的跷跷板效应进行了研究，发现确实存在长端和短端的股债跷跷板现象，且在更细粒度（日级别）上跷跷板效应仍然存在。进而，根据股债跷跷板效应构建国债期货和现券指数的择时策略，也取得了不错的效果。
　　引入股债跷跷板效应后，国债期货隔日反转择时策略有较大提升和改善。结合此前的隔日反转择时策略，引入股债跷跷板效应后，择时策略年化收益达7.65%，最大回撤3.26%，卡玛、夏普比率均在2以上。
　　风险提示：历史数据不代表未来，模型存在失效风险。

研究报告全文：证券研究报告金融工程2023年08月22日股债跷跷板效应研究及隔日反转择时策略改进专题研究技术择时研究系列本篇报告首先对股债跷跷板效应进行了实证研究构建了基于长短端股债跷跷板效应的国债期货择时策略其次将股债跷跷板效应引入原有的隔日反转择时策略中能够带来显著增益股市和债市之间跷跷板效应较为显著过往文献研究表明股债跷跷板效应在全球各个市场广泛存在跷跷板效应形成的原因有经济基本面流动性环境事件冲击等我们对中国股市和债市期货现货市场的跷跷板效应进行了研究发现确实存在长端和短端的股债跷跷板现象且在更细粒度日级别上跷跷板效应仍然存在进而根据股债跷跷板效应构建国债期货和现券指数的择时策略也取得了不错的效果引入股债跷跷板效应后国债期货隔日反转择时策略有较大提升和改善结合此前的隔日反转择时策略引入股债跷跷板效应后择时策略年化收益达765最大回撤326卡玛夏普比率均在2以上图引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转策略表现资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日风险提示历史数据不代表未来模型存在失效风险任瞳S1090519080004rentongcmschinacomcn周靖明S1090519080007zhoujingmingcmschinacomcn罗星辰S1090522070001luoxingchencmschinacomcn敬请阅读末页的重要说明金融工程正文目录一股债跷跷板效应研究及择时策略构建41股债跷跷板效应的形成逻辑和影响因素4一逻辑之一经济基本面4二逻辑之二风险偏好5三不符合股债跷跷板效应的影响因素52股债跷跷板效应在债市预测中的应用6一基于股市历史区间表现的国债期货择时6二基于股市单日表现的国债期货择时8三股债跷跷板对现券指数是否有预测效果9二基于股债跷跷板效应改进隔日反转择时策略111隔日反转择时策略回顾112引入长短端股债跷跷板效应的隔日反转择时策略123引入长短端和日度股债跷跷板效应的隔日反转择时策略134引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略15三总结与展望18附录国债期货复合择时策略月度业绩统计20图表目录图引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转策略表现1图1中国市场股债跷跷板现象4图2美国市场股债跷跷板现象4图3股债跷跷板效应的影响因素4图4美林时钟5图5宏观经济周期5图6股权风险溢价模型5图7国债期货和股票指数之间的跷跷板现象6图8基于股债跷跷板效应的国债期货择时策略7图9基于股债跷跷板效应的长短端择时策略净值表现7敬请阅读末页的重要说明2金融工程图10股债跷跷板策略中债-新综合净价总值指数9图11股债跷跷板策略中债-国债总净价总值指数9图12股债跷跷板策略中债-银行间债券总净价总值指数10图13股债跷跷板策略中债-1-3年国开行债券净价总值指数10图14隔日反转择时策略净值表现11图15引入长短端股债跷跷板效应的隔日反转择时策略净值表现12图16引入复合股债跷跷板的隔日反转择时策略净值表现14图17引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略净值表现15图18不同成交时间价格对策略收益的影响17表1基于股债跷跷板效应的长短端择时策略业绩统计7表2日度级别股债跷跷板效应胜率8表3日度级别股债跷跷板效应赔率8表4日度级别股债跷跷板效应平均涨跌幅8表5股债跷跷板策略表现19表6股债跷跷板策略表现210表7隔日反转择时策略业绩统计11表8引入长短端股债跷跷板效应的隔日反转择时策略业绩统计12表9引入复合股债跷跷板的隔日反转择时策略业绩统计14表10引入复合股债跷跷板的隔日反转择时策略分年业绩统计14表11引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略业绩统计15表12引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略分年业绩统计16表13不同成交时间价格对策略表现的影响16表14国债期货复合择时策略月度业绩统计20敬请阅读末页的重要说明3金融工程一股债跷跷板效应研究及择时策略构建1股债跷跷板效应的形成逻辑和影响因素股债跷跷板效应是指当某一个市场上涨或下跌时另一个市场反方向变动的情况过往海内外已经有非常丰富的关于股债跷跷板效应的文献研究证明海内外市场基本都存在股债跷跷板效应但不是十分稳定会有一些因素使得股市和债市出现同涨同跌的情况另外有研究表明股债跷跷板效应是不对称的即股市对债市的影响相对于债市对股市的影响更加显著且股市具有一定领先性图1中国市场股债跷跷板现象图2美国市场股债跷跷板现象中债-新综合净价总值指数沪深300右轴10Y美国国债标普500右轴1058000106000850001006000400069540003000420009020002100085000资料来源Wind招商证券时间区间2002年1月4日至2023资料来源Wind招商证券时间区间1990年1月8日至2023年8月2日注蓝色区域为股债跷跷板效应较为显著的时期年8月2日后同那么股债跷跷板效应形成的原因是什么呢过往研究中将影响股债跷跷板效应的因素主要归为两类1共同信息CommonInformation不同市场受到相同外部因素影响如宏观经济基本面流动性环境监管政策等2特异性信息SpecificInformation某一市场信息发生变化时会对其他市场产生影响如股市短期剧烈波动降低印花税债券市场风险事件等图3股债跷跷板效应的影响因素股债跷跷板共同信息特异性信息经济基本面流动性环境监管政策股市短期波动债市风险事件资料来源招商证券一逻辑之一经济基本面从传统的投资时钟理论来看在经济衰退阶段企业收益下滑股市下跌流动性偏宽松利率步入下行通道债券成为较好的避险资产FlighttoQuality当经济由衰退走向复苏实行宽信用政策及积极的财政政策企业业绩回暖且估敬请阅读末页的重要说明4金融工程值较低股票逐渐受到投资者青睐融资需求旺盛抬高利率债市走熊从而出现股债跷跷板效应但在经济过热和滞胀阶段时经济主要以通胀高企为标志股市和债市的表现均不佳股债跷跷板效应并不明显图4美林时钟图5宏观经济周期资料来源TheInvestmentClock招商证券资料来源TheInvestmentClock招商证券二逻辑之二风险偏好从投资者行为角度来看股票和债券分别是风险资产和无风险资产的代表投资者的风险偏好截然相反股债跷跷板效应实际上是资金在风险资产与避险资产之间的流动其背后对应着机构和个人投资者的资产配置行为的变化比如常见的股权风险溢价模型EquityRiskPremiumERP1便是反映股票和债券的相对性价比的估值模型股市与债市作为两种大类资产其比价关系会影响机构和个人投资者的配置行为因而股债跷跷板效应也具备一定的微观基础图6股权风险溢价模型资料来源招商证券三不符合股债跷跷板效应的影响因素前文提到某些情形下股债跷跷板效应不明显甚至会出现股债同涨同跌的现象这种情况的背后原因我们归结为不符合股债跷跷板效应的影响因素如货币政策和流动性环境就是其中之一当流动性极度充裕时富余资金会寻找获利渠道同时进入股票市场和债券市场进而容易出现股债双牛的情况反之如果市1美联储曾提出一种ERP模型FED模型股权风险溢价1股市市盈率-10年期国债收益率ERP越大股票性价比越高ERP越低债券性价比越高敬请阅读末页的重要说明5金融工程场流动性紧张股市和债市均会下跌此外影响债市的因素有很多股市只是其中的一个因素债市还可能受到商业银行业务结构调整监管政策变化债券供给等因素的影响2股债跷跷板效应在债市预测中的应用上一节我们根据以往的文献研究分析了股债跷跷板效应背后的逻辑原因那么股债跷跷板效应对于债市预测是否有效接下来将基于债市国债期货和现券指数和股市指数进行实证研究国债期货选取10年期国债期货成交量最大最为活跃的合约现券指数选取4种代表性的中债净价指数股市指数选择沪深300指数一基于股市历史区间表现的国债期货择时首先从资产价格走势来看国债期货和沪深300的趋势在大部分历史时间都处于相反的状态图中蓝色区域的时段与图1中股票市场和债券现货市场的跷跷板情形极为相似从股债走势的负相关性中可以看出在股市牛市中国债期货更易下跌在股市熊市中国债期货更可能上涨图7国债期货和股票指数之间的跷跷板现象10年期国债期货沪深300右轴12517121511513111110510909507资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月20日至2023年8月2日因此我们构建了这样一种策略在股市上涨行情中做空国债期货在股市下跌行情中做多国债期货那么如何刻画和区分股市上涨和下跌阶段呢我们将沪深300过去个交易日的涨跌幅作为牛熊市的衡量指标具体步骤如下日沪深300过去个交易日的涨跌幅为定义的上轨和下轨分别为沪深3002基日以来至日的上三分之一分位点和下三分之一分位点若股指日的区间涨幅突破上轨即则判断当下处于股市牛市日收盘时3做空国债期货若股指日的区间跌幅突破下轨即则判断当下处于股市熊市日收盘时做多国债期货若既没突破上轨也没突破下轨即2沪深300基日为2004年12月31日3由于国债期货收盘时间1515比A股1500晚15分钟因此根据当日股市收盘价进行国债期货择时在操作上是可行的敬请阅读末页的重要说明6金融工程则T日收盘时平仓以上步骤每日进行操作图8基于股债跷跷板效应的国债期货择时策略资料来源招商证券另外为了区分股市长期牛市和短期上涨带来的不同影响我们将基于股债跷跷板效应的国债期货择时策略分为长端策略和短端策略参数分别为和长端策略中1206个月短端策略中201个月长短端策略为长端策略和短端策略的综合即长短端策略信号长端策略信号短端策略信号其中为符号函数下面我们分别对长短端策略进行回测分析从策略净值走势和业绩表现统计中可以看出长端和短端策略虽然整体年化收益略低于T但是回撤水平波动率控制较好卡玛比率夏普比率等收益性价比指标远高于T且胜率和盈亏比较高综合长端和短端策略的长短端策略年化收益有较大提升近3跑赢T且波动和回撤相对较小卡玛夏普提升显著图9基于股债跷跷板效应的长短端择时策略净值表现长短端策略长端策略短端策略10年期国债期货1351312512115111051095资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日表1基于股债跷跷板效应的长短端择时策略业绩统计业绩指标长短端策略长端策略短端策略T年化收益293217173230最大回撤600455350746年化波动率310267289389卡玛比率049048049031夏普比率095081060059胜率525253985145--敬请阅读末页的重要说明7金融工程业绩指标长短端策略长端策略短端策略T看多胜率544256355313看空胜率495150134907盈亏比123122117111资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日二基于股市单日表现的国债期货择时上一小节中我们通过股市的长端区间涨幅和短端区间涨幅区分牛熊市进而依据股债跷跷板效应作出择时那么更细粒度日度级别上股市单日的涨跌幅与债市有无关联呢本节将对此进行实证分析验证方法也十分简单只需考察股市单日涨跌幅与国债期货下一交易日涨跌幅的相关性如果股市单日上涨或下跌后的第二个交易日国债期货价格呈现反方向变动那么则证明在日度级别上确实存在股债跷跷板效应我们首先测算了在不同股市涨跌阈值下股债跷跷板效应的胜率股市单日涨跌幅和下日国债期货涨跌幅符号相反的天数占比从下表可以看出在股市大涨大跌股市涨跌幅绝对值超过较大的阈值时股债跷跷板效应的胜率较高另外股市上涨和下跌行情下的股债跷跷板效应胜率呈现完全不同的两种情况股市大涨时股债跷跷板效应胜率显著更高而股市大跌时股债跷跷板效应的胜率较低表2日度级别股债跷跷板效应胜率资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日其次我们测算了在不同股市涨跌阈值下股债跷跷板效应的赔率国债期货上涨下跌的盈亏比从下表可以发现虽然股市大涨时胜率较高但是赔率不高相反股市大跌时股债跷跷板的胜率不高但是赔率很高表3日度级别股债跷跷板效应赔率资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日最后我们统计了在不同股市涨跌阈值下股债跷跷板效应的平均收益国债期货平均涨跌幅从下表可以发现股市大涨大跌沪深300涨跌幅超过一定阈值时国债期货下一交易日的平均涨跌幅为负正且较为显著表4日度级别股债跷跷板效应平均涨跌幅敬请阅读末页的重要说明8金融工程资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日因此从上面的实证分析来看国债期货和股市指数在在微观粒度日级别上也存在股债跷跷板效应本章我们回顾了股债跷跷板效应的影响因素和形成逻辑并通过实证研究证明了股债跷跷板在长短端及日级别上的显著性和在国债期货上的择时效果接下来我们将基于股债跷跷板效应结合此前的隔日反转择时策略构建国债期货复合择时策略三股债跷跷板对现券指数是否有预测效果前面两个小节我们分别从长端短端和日度的时间维度上探讨了股市表现对国债期货的预测作用发现股债跷跷板效应在国债期货择时上能够发挥较好的效果那么股债跷跷板效应在现券上的表现如何呢本小节将进行探讨现券指数选取几个代表性的中债净价指数中债-新综合净价总值指数CBA00102CS中债-国债总净价总值指数CBA00602CS中债-银行间债券总净价总值指数CBA00902CS中债-1-3年国开行债券净价总值指数CBA07702CS择时策略具体步骤与第一小节相同从股债跷跷板策略在4种现券指数上的择时表现来看策略均能取得不错的择时效果年化超额基本均在1个点以上最大回撤下降至不到标的指数的一半夏普比率基本在1以上胜率和赔率较高换手率不高长端策略基本1个月1次短端策略1个月3次图10股债跷跷板策略中债-新综合净价总值指数图11股债跷跷板策略中债-国债总净价总值指数长短端策略长端策略长短端策略长端策略短端策略中债-新综合净价总值指数短端策略中债-国债总净价总值指数131615121413111211110909资料来源Wind招商证券时间区间2006年1月6日至2023资料来源Wind招商证券时间区间2006年11月21日至年8月11日2023年8月11日表5股债跷跷板策略表现1中债-新中债-国长短端策长短端策业绩指标长端策略短端策略综合净价长端策略短端策略债总净价略略总值总值年化收益138109112013236169219042最大回撤4323862358475566033221239年化波动率098089092116190178183225卡玛比率032028048002042028068003夏普比率142123122012124095120019胜率552656155427536154175344--敬请阅读末页的重要说明9金融工程中债-新中债-国长短端策长短端策业绩指标长端策略短端策略综合净价长端策略短端策略债总净价略略总值总值看多胜率566056765590539254155368看空胜率534055295228--531254205312上涨胜率450436673426459837493452下跌胜率635170497145600667766970盈亏比143140142103137131141104年均择时次数295912893612--303013393633--资料来源Wind招商证券数据截至2023年8月11日图12股债跷跷板策略中债-银行间债券总净价总值图13股债跷跷板策略中债-1-3年国开行债券净价总指数值指数长短端策略长端策略长短端策略长端策略短端策略中债-银行间债券总净价总值指数短端策略中债-1-3年国开行债券净价总值指数14111310512111109095资料来源Wind招商证券时间区间2006年11月21日至资料来源Wind招商证券时间区间2012年1月6日至20232023年8月11日年8月11日表6股债跷跷板策略表现2中债-银中债-1-3长短端策行间债券长短端策年国开行业绩指标长端策略短端策略长端策略短端策略略总净价略债券净价总值总值年化收益188148170022046024038-009最大回撤4444012481029288204148439年化波动率131126128152060050056074卡玛比率042037069002016012026-002夏普比率144117133014077048068-012胜率551355565457514651495175看多胜率562655925595512850755086看空胜率533054945271--517452775289--上涨胜率471338033534421932032992下跌胜率612368277055617170337234盈亏比149145152104122114123098年均择时次数303013393633--351616633869--资料来源Wind招商证券数据截至2023年8月11日敬请阅读末页的重要说明10金融工程二基于股债跷跷板效应改进隔日反转择时策略我们此前曾基于国债期货技术面指标构建了隔日反转择时策略并取得了不错的效果那么引入新的信息如股票市场汇率市场日内高频数据是否能改善隔日反转择时策略呢本章将探索引入股债跷跷板效应是否能给隔日反转择时策略带来改善和增强1隔日反转择时策略回顾我们在此前发布的深度报告国债期货的隔日反转效应及择时策略构建技术择时系列研究4中提出了一个隔日反转择时因子即通过日基于国债期货结算价计算的修正反转因子判断日国债期货的涨跌方向取得了不错的效果截至2023年8月2日隔日反转多空策略年化收益478最大回撤35以内卡玛夏普近14胜率超54盈亏比较高但是该策略是仅基于国债期货市场的价格信息构建的引入其他维度或市场的信息是否能够对原有策略作出改善呢接下来我们将进行研究图14隔日反转择时策略净值表现资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月20日至2023年8月2日表7隔日反转择时策略业绩统计业绩指标隔日反转多空隔日反转仅做多T区间收益478232562078年化收益478343228最大回撤-343-281-746年化波动率342248389卡玛比率139122031夏普比率140138059胜率5434看多胜率5568看空胜率5412--上涨胜率4448下跌胜率6528盈亏比1311471114招商证券定量研究团队2023年5月13日发布敬请阅读末页的重要说明11金融工程业绩指标隔日反转多空隔日反转仅做多T年择时次数14729--资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月20日至2023年8月2日2引入长短端股债跷跷板效应的隔日反转择时策略本节我们根据上一章第二节第一小节中基于股债跷跷板效应的长短端择时策略对隔日反转择时策略进行改进改进方法为若隔日反转因子在合理区间内即此前报告中的00305仍按照隔日反转因子进行择时操作若隔日反转因子超出阈值即0003052则按照长短端股债跷跷板效应进行择时从策略表现来看引入长短端股债跷跷板效应后多空策略年化收益提升1个百分点至577最大回撤下降至326胜率赔率盈亏比均有所提高另外策略换手率明显下降图15引入长短端股债跷跷板效应的隔日反转择时策略净值表现资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日表8引入长短端股债跷跷板效应的隔日反转择时策略业绩统计长短端隔日反转长短端隔日反转业绩指标T多空仅做多区间收益599338712078年化收益577399228最大回撤-326-281-746年化波动率371275389卡玛比率177142031夏普比率155145059胜率5469看多胜率5658看空胜率5486--上涨胜率5118下跌胜率5855盈亏比133147111年择时次数12996--资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日敬请阅读末页的重要说明12金融工程3引入长短端和日度股债跷跷板效应的隔日反转择时策略本节我们将根据上一章第二节第二小节中关于日度级别的股债跷跷板效应对隔日反转策略进行改进首先根据日度涨跌幅阈值不同将日度股债跷跷板信号分成两种和其中为股市单日涨跌幅触发较高的阈值如5时的择时信号为股市单日涨跌幅触发较低的阈值如3时的择时信号其次我们需要将长短端股债跷跷板信号和日度股债跷跷板信号进行合成合成方式直接采用简单叠加的方法即其中为复合股债跷跷板择时信号为长短端股债跷跷板信号为符号函数接下来的择时判断步骤为1判断若被触发即0按照进行择时反之进入步骤22隔日反转因子判断若0且隔日反转因子在合理区间内即00305按照隔日反转因子进行择时操作反之进入步骤33复合股债跷跷板效应判断若1发出看多信号若1发出看空信号否则平仓从策略表现来看引入复合股债跷跷板效应后多空策略年化收益提升063个百分点至640最大回撤下降至324胜率赔率盈亏比均有所提高策略换手率略有下降敬请阅读末页的重要说明13金融工程图16引入复合股债跷跷板的隔日反转择时策略净值表现资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日表9引入复合股债跷跷板的隔日反转择时策略业绩统计复合跷跷板隔日复合跷跷板隔日业绩指标T反转多空反转仅做多区间收益679943382078年化收益640440228最大回撤-324-281-746年化波动率374279389卡玛比率198157031夏普比率171158059胜率5493看多胜率5646看空胜率5526--上涨胜率5165下跌胜率5855盈亏比136152111年择时次数12888--资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日从分年表现来看引入复合股债跷跷板效应的隔日反之择时策略业绩表现较为稳健但是仍在20182023年债牛行情中未跑赢T表10引入复合股债跷跷板的隔日反转择时策略分年业绩统计业绩指标区间收益最大回撤年化波动率复合跷跷复合跷跷复合跷跷复合跷跷复合跷跷复合跷跷板隔日反板隔日反板隔日反年份板隔日反T板隔日反T板隔日反T转仅做转仅做转仅做转多空转多空转多空多多多2015年858585306-324-142-3835133745332016年944588065-194-281-6474543774802017年569153-211-321-176-4694183064492018年338406493-216-180-2523682693682019年329243205-163-147-2233012093102020年1042638198-242-187-4814223114322021年758600399-166-096-1782841992952022年491313163-241-159-1732742112852023年051167326-161-043-083211120215资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日敬请阅读末页的重要说明14金融工程4引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略根据此前的报告我们仍引入周内日历效应来考察择时策略表现我们在此前步骤的第一步中加入周内日历效应信号即1其中0最后择时策略操作步骤为判断若被触发即1按照进行择时反之0进入步骤22隔日反转因子判断若0且隔日反转因子在合理区间内即00305按照隔日反转因子进行择时操作反之进入步骤33复合股债跷跷板效应判断若1发出看多信号若1发出看空信号否则平仓从策略表现来看引入周内日历效应后多空策略年化收益提升至765且回撤相比此前报告中下降夏普卡玛大幅提升盈亏比胜率也有改善图17引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略净值表现资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日表11引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略业绩统计周内复合跷跷板周内复合跷跷板业绩指标T隔日反转多空隔日反转仅做多区间收益852251582078年化收益765510228最大回撤-326-372-746年化波动率375301389卡玛比率235137031夏普比率204170059胜率5631--看多胜率5729敬请阅读末页的重要说明15金融工程周内复合跷跷板周内复合跷跷板业绩指标T隔日反转多空隔日反转仅做多看空胜率5690上涨胜率6289下跌胜率4902盈亏比144149111年择时次数12948--资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日从分年表现来看引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略业绩表现较为稳健相对未引入股债跷跷板效应前有大幅提升表12引入周内效应和复合股债跷跷板效应的隔日反转择时策略分年业绩统计业绩指标区间收益最大回撤年化波动率复合跷跷复合跷跷复合跷跷复合跷跷复合跷跷复合跷跷板隔日反板隔日反板隔日反年份板隔日反T板隔日反T板隔日反T转仅做转仅做转仅做转多空转多空转多空多多多2015年695511306-326-174-3835254075332016年1141673065-222-372-6474534024802017年1053397-211-201-151-4694153284492018年527500493-256-224-2523672913682019年533357205-163-140-2233012213102020年1041641198-251-222-4814233364322021年635551399-171-114-1782862232952022年636414163-179-127-1732772182852023年156221326-181-073-083210145215资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日另外前文中回测均以收盘价成交不考虑交易费用因为成交价格和交易手续费对国债期货策略的影响较小1成交价格我们分别测算了以收盘价收盘前X分钟的成交均价记为vwapX成交的策略表现可以发现不同成交价格下的策略收益回撤胜率赔率等均较接近成交价格对策略表现的影响不大2交易费用中金所国债期货的交易手续费为3元手平今仓免费若不考虑佣金交易手续费对不加杠杆的策略影响较小表13不同成交时间价格对策略表现的影响成交时间年化收益最大回撤夏普比率卡玛比率胜率盈亏比收盘价765-3262042355631144vwap1761-3242022355636144vwap3760-3342032285626144vwap5757-3362022265650144vwap10750-3322012265646144T228-746059031--111资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日敬请阅读末页的重要说明16金融工程图18不同成交时间价格对策略收益的影响9765876176075775076543228210收盘价vwap1vwap3vwap5vwap10T资料来源Wind招商证券时间区间2015年3月24日至2023年8月2日敬请阅读末页的重要说明17金融工程三总结与展望本篇报告基于国债期货对股债跷跷板效应进行了实证分析发现无论在长期短期还是细粒度日度层面债市和股市均存在相对显著的跷跷板效应并基于此构建国债期货和现券指数的择时策略取得了不错的效果本篇报告进一步将股债跷跷板效应引入此前的国债期货隔日反转择时策略中发现加入股债跷跷板效应后对原有择时策略有大幅改善和提升叠加周内效应和股债跷跷板效应的隔日反转择时策略年化收益达765回撤仅326卡玛夏普比率均在2以上此前报告国债期货的隔日反转效应及择时策略构建技术择时系列研究曾引入基于国债期货日内高频量价数据的日内尾盘和开盘因子本报告中没有加入日内因子的原因是日内高频量价数据可以用更有效的算法如DTW深度学习等形态识别算法进行分析我们将在未来基于债券期货和现货的高频数据进行分析和研究以期获得一定规律敬请阅读末页的重要说明18金融工程参考文献1BansalNConnollyRAStiversCTheStock-BondReturnRelationtheTermStructuresSlopeandAsset-ClassRiskDynamicsJJournalofFinancialQuantitativeAnalysis2014493699-7242ChiangTCLiJYangSYDynamicstockbondreturncorrelationsandfinancialmarketuncertaintyJReviewofQuantitativeFinanceAccounting201545159-883HartnettHTheInvestmentClockSpecialReport1MakingMoneyfromMacroJmenopausalreview201344311-3144WuCCLinZYAneconomicevaluationofstockbondreturncomovementswithcopula-basedGARCHmodelsJQuantitativeFinance20141475李湛唐晋荣股市异常波动下的股债联动关系基于事件研究法的分析J证券市场导报20171276钱特木尔王健浅谈股票市场与债券市场跷跷板效应J北方经济20101837王茵田文志瑛股票市场和债券市场的流动性溢出效应研究J金融研究20103128王璐中国股市和债市溢出效应影响因素的数量研究J金融理论与实践2008869郑葵方陈源股债跷跷板效应的强弱转换分析J20212020-1173-75敬请阅读末页的重要说明19金融工程附录国债期货复合择时策略月度业绩统计表14国债期货复合择时策略月度业绩统计业绩指标区间收益最大回撤年化波动率复合策略复合策略复合策略复合策略复合策略复合策略年份TTT多空仅做多多空仅做多多空仅做多2015年4月-062089241-305-081-1206594726492015年5月049-131-310-092-150-3105724305312015年6月157070-017-082-082-1426225256312015年7月301192083-050-050-0874424194872015年8月157132106-052-013-0823881884132015年9月-042008057-082-054-0743392153362015年10月071133156-185-104-1087226067232015年11月330165024-047-042-1564953185972015年12月-143-021103-151-057-0503442863402016年1月142087033-093-073-1044343804462016年2月034008-019-065-048-0843782113842016年3月052043034-057-052-0773222713232016年4月-063-024-029-095-058-0822642432902016年5月093101109-060-038-0703583073552016年6月138132126-032-020-0342622132672016年7月199133067-028-010-0442342062792016年8月014008002-093-068-1082701932882016年9月027029049-029-008-0201520881602016年10月126045005-021-021-0692241562992016年11月-110-123-154-162-144-1823362803242016年12月445218-155-194-231-4351126108312412017年1月091-029-170-067-066-2025292505202017年2月047084165-083-027-0965694016972017年3月-028056105-119-119-1345324735482017年4月190059-096-056-046-1824083394652017年5月057-020-053-151-151-1645224675452017年6月062079060-037-037-0733403103872017年7月143055-062-039-039-0762802363072017年8月046031028-043-027-0492221202382017年9月079040036-028-026-0442552222752017年10月130-068-264-065-088-2764982824462017年11月097064031-090-080-1174794454852017年12月092039013-030-040-0691761582342018年1月048-041-131-076-084-1793272313182018年2月093082071-040-040-0534123524102018年3月016061107-075-018-0373201643122018年4月052072092-089-089-0895334695292018年5月-068-022032-186-060-0933892483952018年6月142122116-057-031-0543922764082018年7月-004-001003-123-119-1144143824142018年8月-131-105-079-192-166-1733232983282018年9月054010-035-030-047-1242972273002018年10月125117108-029-018-0362622232632018年11月150122095-056-045-0473192233262018年12月041075109-103-099-1073953403912019年1月-003014030-067-071-0833903243872019年2月020-023-066-094-042-094326167319敬请阅读末页的重要说明20