利率择时概述
　　利率特征：国债到期收益率存在波动与周期；不同期限的中债国债总财富指数具备轮动特征；
　　利率择时：利率模型构建复杂，技术面模型干扰信息较多，基本面方法逻辑性更强。且对于利率而言，宏观经济就是它的基本面，利率价格会围绕基本面变化而波动；
　　择时方向：构建宏观因子库、基于协整关系选取有效单变量、构建多维择时模型。
　　宏观模型构建
　　择时逻辑：影响实体经济、引导投资者对市场的预期；
　　变量处理：宏观数据偏低频，在实际处理中存在多方面的问题，包括量纲维度不一致、数据缺失、滞后问题以及宏观指标繁多等，据此可采取对应的解决方式；
　　常用变量：选取货币环境、工业生产、企业经营、景气指数、投资与地产、物价水平、外汇外贸、消费财政和利率高低等九类指标，共计宏观指标101个，构建宏观因子库；
　　趋势识别：将宏观经济变量按事后识别的方法划分为上升和下降两种趋势状态；
　　协整过程：检验宏观经济变量趋势与利率变化之间的长短期关系，并寻找领先变量；
　　多元回归：基于有效领先指标，考虑共线性，利用偏最小二乘法回归构建利率预测方程。
　　影响变量检验
　　检验说明：主要从正向反向、长期短期、领先滞后三个方面检验变量是否有效；检验结果：共筛选出铁矿石同比、对外承包工程完成额同比、财政收入同比、资产同比等14个有效指标；在较长的历史区间，大部分指标均无领先性。
　　多维利率择时利率择时与久期轮动：根据宏观变量判断利率后，可根据利率波动方向配置长债短债，利率升高时，债券价格降低，短债受影响更小，利率降低时，债券价格升高，可配置弹性更大的长债；静态变量择时：通过14个静态宏观指标对利率波动进行预测，择时胜率59%，盈亏比为1.19，年均交易3.5次。长短债轮动策略年化收益8.44%，超额基准4.19%，最大回撤3.57%，夏普比2.42，月度胜率为78%，Calma高达2.37。
　　静态变量择时：动态选取过去五年的领先指标并对利率进行预测。择时效果略有下滑，胜率为54%，盈亏比为1.34，年均交易仅2.14次，较为低频。长短债策略年化收益6.44%，超额基准2.19%，胜率73%，Calmar比率为1.02。
　　风险提示
　　1、研究结论基于对历史数据的统计分析，未来可能不再成立；
　　2、宏观数据频率低、波动大，可能存在较多干扰；