传统债券择时回答“多还是空”，本文进一步回答“信用还是利率、久期多长”。
　　投资要点：
　　本研究的创新点在于突破了传统利率量化择时的能力边界。传统的债券择时偏向回答“多还是空”，本文进一步回答“信用还是利率、久期多长”。本文尝试构建一套基于债券指数的双层轮动策略体系，整体研究框架分为两层：第一层为信用—利率轮动，在利率债与信用债之间进行跨资产轮动；第二层为久期轮动，在利率债、信用债各自内部，进一步在不同久期之间轮动。最终将固收择时从“单一方向信号”升级为“跨资产、跨久期的相对价值信号”。
　　为支撑上述轮动信号的稳健性，本文从经济—债市传导逻辑出发，搭建覆盖增长、通胀、信用、货币、期限利差、信用利差与多资产比价等七个维度的因子体系；同时警惕因子维度过多带来的过拟合风险，每期调仓前均基于滚动窗口对候选因子进行有效性诊断与择优筛选，以提升模型泛化能力。
　　信用—利率轮动层面，本文以未来一个月信用指数相对国债指数的收益差为预测目标，每月对候选因子从预测稳定性、方向一致性、拥挤度与边际新信息等维度进行综合画像，选取评分最高的30个因子进入信号合成，实现动态优胜劣汰，从而在预期信用相对更强时提高信用权重，反之提高利率债权重，提取固收内部的结构性alpha。从回测表现来看，加权策略年化收益率为4.30%，年化波动率1.14%，最大回撤-3.29%，均优于国债和50/50静态组合。
　　久期轮动层面，本文采用“DNS曲线降维—因子预测—久期映射”的三步法框架：先通过DNS模型将期限结构提取为水平、斜率与曲率三个因子，再对三因子进行分层预测，最后将预测结果还原为各期限点位的预期收益排序，分别生成国债久期权重和信用债久期权重。从净值表现看，国债和信用债的DNS久期轮动策略在大部分样本期内显著跑赢相应基准指数。
　　最终将信用-利率轮动策略的信号权重与基于ARX-DNS模型的信号权重相结合形成最终策略。从业绩来看，合并策略收益介于国债久期策略于信用债久期策略之间，但波动低于二者。从净值曲线来看，合并后策略相对国债与信用债基准的超额较为稳定。2015年至今，加权策略年化收益5.34%、最大回撤4.08%，满仓策略年化收益5.42%、最大回撤5.28%，显著优于国债指数（年化收益4.28%、最大回撤5.16%）与信用债指数（年化收益4.23%、最大回撤2.94%）。
　　风险提示：策略所依赖的因子体系在宏观环境或政策框架发生重大变化时可能失效、策略存在过拟合风险、统计模型在实际应用中存在局限性、过去的业绩不代表未来的表现。