基于微观交易指标的可解释债市情绪观测体系

构建可解释债市微观量化体系的背景与逻辑

在过往的历史经验中，利率天然下行，债券往往呈现趋势性行情并拥有较强的动量效应。然而，伴随利率下行至历史低位的宏观背景，利率走势与传统分析框架逐渐产生背离。尽管基于机器学习构建的利率量化模型取得了较好成果，但投资者在应用时面临困惑，如哪些因子贡献最大、如何解释模型转向等，这是机器学习模型难以回答的内容。此外，深度学习的择时模型黑箱效应较强，难以反推指标引起模型转向的原因；且模型更多聚焦于中短期波段和关键拐点，在利率曲线低位走平、振幅变小的背景下，小波段可能被识别为噪声。近期资本市场受宏观事件和交易情绪冲击较大，择时模型无法感知现实世界的宏观事件或交易情绪，对这些冲击因素进行定价也是一个黑箱效应较强的未知系统。

因此，构建一套衡量市场情绪的债市微观量化体系，旨在搭建一个可解释性较强的模型，尽可能刻画债券市场热度，辅助投资者进行投资和行情归因。该体系从四个衡量市场情绪的方向出发：交易热度、机构行为、利差、大类资产。在每个方向选择一批具有代表性的指标，分别观察每个细分指标的绝对值水平和分位值水平。在每个大类内部以线性的权重对指标进行汇总，构建大类指数，最后再把四个大类指数进行汇总，从而获得微观债市总指数。由于拟合使用线性方法，每个因子的权重是清晰可见的，因此在未来，指数如果和实际市场产生了背离，可以很容易观察到是哪些指标导致了变化；此外倘若指数出现拟合问题，对指标和权重调整也更加清晰和容易。

微观指标的选择与分类

交易热度指标主要衡量市场的交易情绪和交易热度，包括哑铃热度、现券换手率、ETF折溢价、杠杆水平、TL/T多空比、TL/T成交比。哑铃热度与利率呈负相关性，当该指标出现极大值往往代表超长端或短端的交易已经过热，市场情绪步入极端，利率在短期内出现一定调整或下行节奏放缓的概率更高。现券换手率与利率呈负相关性，当该指标出现极值或处于相对低位时，往往反转效应更为明显。ETF折溢价率均值衡量ETF二级市场价格和基金份额净值的差异，与利率呈负相关性。杠杆水平主要衡量债券市场交易的资金借贷和杠杆情况，整体呈高频震荡走势，波动率较高，难以从其趋势性观察债券交易情绪，因此可以关注其极小值与极大值。国债期货交易热度方面，TL多空比和TL/T成交比均与利率呈负相关，当指标绝对值处于低位或百分位较低时，中期维度看利率下行概率较高或利率出现上行的概率更高。

机构行为指标主要衡量债基的久期、分歧度、申赎强度，以及公募、券商等交易盘和大行、中小行等配置盘在二级市场上的现券买卖情况。公募基金久期与利率负相关，当公募基金久期持续上行/下行时，往往对应利率的下行/上行。久期分歧度与利率正相关，久期分歧度高点往往更容易出现市场久期拐点之前。基金超长利率买入比、券商长期国债买入比、大行长期国债买入比、中小行长 期国债买入比主要通过绝对数值衡量各类机构当周对长期国债的买入、卖出力量对比情况。机构申赎与利率负相关，主要衡量机构对纯债基金买入、卖出的累计强度。长期国债成交占比与利率负相关，该指标处于上行区间代表机构对长期国债的净买入占比较高，利率处于下行区间的概率更大。

利差指标包括互换政策利差、信用资金利差、信用国开利差、TL-T隐含利差。互换政策利差与利率正相关，主要衡量互换利率和政策利率的利差，可以反映市场对政策利率及货币政策的预期。信用资金利差与利率正相关但相关性较弱，衡量信用市场与资金市场的联系情况。信用国开利差与利率正相关，通过计算3年AA+中短期票据利率与10年中债国开债利率利差，衡量信用市场和利率市场的联系情况。TL-T隐含利差与利率负相关但相关性较弱，除直接衡量期限利差外，也反映市场对未来利率预期。

大类资产指标包括股债比价、沪深300隐含波动率、商品债券对数比价、汇债利差。股债比价与利率正相关，主要衡量股债两类资产的相对价格。沪深300隐含波动率与利率有弱正相关性，主要衡量资本市场是否有极端情况发生。商品债券对数比价与利率负相关，衡量商品市场与债券市场的比价关系。汇债利差主要观察其相对强弱以及偏离程度。

微观指数构建与效果验证

在指数构建过程中，首先对四个大类分别使用大类内部的指标合称为一个大类指数，在岭回归获得原始权重后，会对正相关因子的权重进行反转处理，从而使拟合的指数和利率呈反向关系。进一步地，对聚合得到的大类指数，进一步回归得到总指数。总指数没有固定量纲，为便于观察，把原始结果转化为以100为中枢的指数点位。总指数=100+10*（当前值-历史均值）/历史标准差，从而得到最终指数，其含义为：指数位于100，当前债市热度处于中性；如果指数高于100则债市走强，如果指数低于100则债市走弱。

从总指数与利率相关性来看，指数与滞后1-2周的利率走势的相关性更高，因此该指数更偏向于利率的领先/同步指标。从实操的角度来看，构建一个复合的投票策略：分别观察指数的一周动量、4周动量、指数是否大于100以及是否高于4周均线，每个分项对应1和0，当总票数大于等于2时满仓持有10y国债，否则则为空仓。从结果看，只考虑资本利得的情况下，2019年以来投票策略的累计净值高于单边持有，夏普比率为1.18，卡玛比率1.41，最大回撤显著低于单边持有策略。这表明该微观指数在主要波段均与利率有较为明显的负相关性，能够有效辅助投资者进行投资和行情归因。