固收专题报告：量化｜短端的锚！2年国债利率量化模型

核心观点

• 利率量化模型适用于预测2年国债走势，胜率较高、回撤有限，延续了10年国债模型的优势（关注趋势、左侧提示）。
• 2年国债择时模型胜率更高，从2023年6月20日至2025年8月11日的18个区间中，模型胜率接近满分，累计收益288.56bp。
• 期限利差择时模型效果不理想，因其日间波动较大，难以形成稳定区间。
• 2年国债模型与10年国债模型区别：需重新调整超参数（窗口长度、预测时滞等），因子选择更侧重高频数据（资金面、技术面）和动态因子（基于SHAP值和IC值打分）。
• 模型未过拟合，能准确识别利率拐点（如2025年5-7月的多空转换），未来将更高频维护模型以纠错。

关键数据

• 2年国债模型胜率：18个区间中接近满分（100%）。
• 累计收益：288.56bp。
• 最大回撤：10.1bp（因模型偏左侧，非看错）。
• 平均回撤：2.16bp。
• 策略表现（2024年7月1日以来）：
  • 中债1-3年国开行债券财富指数：+2.45%。
  • 持有现金（R001）：+1.93%。

研究结论

• 2年国债模型更灵敏，能捕捉短期波动（如2024年3季度、2025年1月利率上行）。
• 模型需兼顾经济与统计逻辑，避免过拟合（通过滚动窗口调整参数、限制模型复杂度）。
• 未来将动态优化模型（每窗口调整因子和超参数），以适应市场变化。

风险提示

• 模型失效风险（市场环境变化导致失效）。
• 因子失效风险（因子作用方向或强度变化）。
• 数据质量风险（数据误差或缺失影响结果）。