兴业金工于明明徐寅团队CTA策略系列报告之九：国债期货趋势策略 期货10倍杠杆收益

1.3

国债期货品种简介

目前，我国国债期货有2年期（TS）、5年期（TF）和10年期（T）三个品种，同一时间每个品种会有最近的三个季月合约挂牌交易。三个品种均采用3%名义票息的虚拟标的，区别主要在于可交割券剩余期限的范围、合约面值等，此外涨跌幅限制、保证金等也有所差异。表1给出了三种国债期货合约的具体要素。

表1、国债期货合约要素

1.4

国债期货主力合约历史持仓与交易量

自2016年以来，三种国债期货品种里10年期国债期货交易和持仓量最大，2年期最小，5年期介于中间。且10年期国债期货主力合约日均交易额已经超过沪深300股指期货（IF）主力合约，可见国债期货目前具有相当好的流动性。

图1、T, TF, TS主力合约日交易量（单位 ：手）（22日移动均值）

图2、T, TF, TS主力合约日持仓量（单位：手）（22日移动均值）

表2、国债、股指期货主力合约历史交易及持仓量（2016-01-01至2023-06-26）

二、国债期货趋势策略

2.1

数据说明

本报告主要研究标的为5年期国债期货主力合约复权价格指数，数据时间范围为2013年9月6日至2023年6月26日。

2.2

趋势策略介绍

本报告测试了3种类型的趋势策略，分别是简单方向策略、Bollinger Band策略以及Efficiency策略。由于策略需要一定数量的历史数据来生成交易信号，我们设定回测开始时间为2014年10月23日，不考虑交易成本，假设期货合约无限可分，100%的每日资金利用率以及维持100%的保证金比例。

表4、三种趋势策略说明

2.3

趋势策略表现

2.3.1、策略样本内表现

这里我们首先给出不同参数组合下的全样本回测结果，以策略收益的收益风险比（年化收益率/年化波动率）热力图形式展示。从热力图我们可以看到，对于简单方向策略，当回看期小于90左右时，策略有较显著的正收益。对于布林带策略，当回看期小于150左右、布林带宽度小于1时，策略有一定正收益。对于效率策略，当回看期小于90、效率阈值小于0.1左右时，策略有一定正收益。综合来看，国债期货在短期呈现一定趋势特征，而在中长期具有一定反转特征。

图4、五年期国债期货简单方向策略不同回看期要求下样本内收益风险比热力图（2014-10-23至2023-06-26）

图5、五年期国债期货Bollinger Band策略不同回看期及不同带宽要求下样本内收益风险比热力图（2014-10-23至2023-06-26）

图6、五年期国债期货Efficiency策略不同回看期及不同效率阈值要求下样本内收益风险比热力图（2014-10-23至2023-06-26）

表5是每种策略选取一组参数给出的策略表现示例，我们可以看到，趋势策略相比于简单持有国债期货多头有更高的收益和收益风险比。根据策略样本内的表现，我们初步判断国债期货价格中存在趋势特征。

表5、特定参数选择下趋势策略样本内表现（2014-10-23至2023-06-26）

2.3.2、策略滚动优化表现

为了避免应用样本外数据和一定程度规避过度优化，我们在确定三个策略的参数时均采用滚动优化方法。滚动优化方法包括两类参数：滚动参数和策略参数。其中滚动参数包括1. 滚动优化回看天数（N1），即每次优化使用的历史数据的时间窗口天数；2. 滚动优化间隔天数（N2），即更新策略参数的时间间隔。具体算法是：每次需要优化参数时，利用前N1天的历史数据对多个策略参数组合进行优化，选出收益风险比最高的一组参数，且将其用于之后N2天的交易信号生成并以此构建策略，而N2天后重复这个优化操作，周而复始。

表6、滚动优化策略参数集合

图7、五年期国债期货简单方向策略不同滚动参数要求下收益风险比热力图（2014-10-23至2023-06-26）

图8、五年期国债期货Bollinger Band策略不同滚动参数要求下收益风险比热力图（2014-10-23至2023-06-26）

图9、五年期国债期货Efficiency策略不同滚动参数要求下收益风险比热力图（2014-10-23至2023-06-26）

图7、8、9给出了不同滚动参数组合下的回测结果。从热力图中我们可以看到，对于三种趋势策略，滚动优化策略在较大参数范围内都具有正的收益，在某些参数组合下收益风险比可以达到0.7以上，验证了趋势策略的有效性和稳健性。为了进一步展示策略的收益特性，我们对三种趋势策略各选取一组滚动参数N1、N2，在图10、11、12中给出净值曲线。在图13里，我们将上述不同策略的净值曲线放在一起比较后发现不同趋势策略的净值走势大致相同，这说明趋势策略的有效性很可能不取决于策略形式或者说信号生成方式，而取决于市场环境中是否存在趋势行情。

图10、五年期国债期货简单方向策略滚动优化净值（N1=110, N2=30，2014-10-23至2023-06-26）

图11、五年期国债期货Bollinger Band策略滚动优化净值（N1=190, N2=20，2014-10-23至2023-06-26）

图12、五年期国债期货Efficiency策略滚动优化净值（N1=100, N2=30，2014-10-23至2023-06-26）

图13、五年期国债期货三种趋势策略滚动优化净值比较（2014-10-23至2023-06-26）

表7、特定参数下五年期国债期货趋势策略滚动优化表现比较（2014-10-23至2023-06-26）

2.3.3、10倍杠杆策略表现

前面给出的回测结果假设了100%保证金比例，没有加任何杠杆。下面我们给出加10倍杠杆后的滚动优化趋势策略表现。这里我们假设每次换仓时才进行杠杆率再平衡，且最低保证金比例为2%。

表8给出了三种趋势策略在10倍杠杆下的策略收益表现。其中最低保证金占净值最大值一列用来表示是否出现保证金不足，当此比例超过100%时，说明资金已不足以维持最低保证金。从表中可以看到，使用10倍杠杆时三种趋势策略对应的最低保证金占净值比例最大均不超过23%，保证金不足风险极低。三种趋势策略中简单方向和Efficiency策略表现较好，使用10倍杠杆后年化收益率分别达到22.39%和23.31%，收益风险比达到0.79和0.81。

图14、五年期国债期货三种趋势策略滚动优化净值比较（10倍杠杆，2014-10-23至2023-06-26）

表8、10倍杠杆趋势策略表现

三、国债期货趋势策略增强

3.1

趋势价值共振策略

前面我们提到，五年期国债期货在短期存在趋势，而在中长期呈现一定反转特征。通过趋势策略我们可以捕捉短期的趋势，同样的通过反转（或称价值）策略我们也可以捕捉国债期货中长期的反转。通过趋势与价值策略的结合，我们理论上可以获得更稳健，收益风险比更高的策略，也就是价值趋势共振策略。这里我们以简单方向趋势和价值策略为例，给出共振策略的回测表现。价值策略的信号生成机制为：当价格突破布林带上沿，做空。突破下沿，做多。若价格从布林带上下沿回归过去lookback期移动均线，则平仓。

图15、五年期国债期货价值策略不同回看期及不同带宽要求下样本内收益风险比率热力图（2014-10-23至2023-06-26）

从图15我们可以看到，在回看期大于150左右，布林带宽度大于2左右时，价值策略有一定正向收益。这说明国债期货价格在中长期确实呈现一定反转特征。我们选取回看期220天，布林带宽度2倍标准差，给出策略表现见表9，净值曲线见图16。由于市场反转的机会较少，价值策略交易机会不多，我们的策略大部分时间都是无仓位状态，使用10倍杠杆可以获得大概9%的年化收益。

最后，我们将布林带价值策略与简单方向趋势策略结合，构建60%趋势+40%价值策略的投资组合。我们对趋势和价值策略分别使用10倍杠杆并在每次换仓时才进行杠杆率再平衡，同时每天保持趋势与价值策略60%与40%的权重，得到的净值曲线见图17。从表9的结果来看，我们的共振策略组合年化收益率相对纯趋势策略有所下降，但由于价值策略的加入，最大回撤显著下降收益风险比也明显提高，这说明趋势价值共振策略确实具有一定的策略增强作用。

表9、特定参数下趋势价值共振策略表现（10倍杠杆；2014-10-23至2023-06-26）

图16、特定参数下五年期国债期货价值策略净值曲线（10倍杠杆；lookback=220, bandwidth=2；2014-10-23至2023-06-26）

图17、五年期国债期货趋势价值共振策略净值曲线（10倍杠杆；趋势：60%，价值：40%；2014-10-23至2023-06-26）

3.2

信号过滤

如果一段时间内的国债期货波动率较大，可能说明这段时间市场中不存在显著趋势，趋势策略容易失效。由于波动率具有持续性，我们可以利用历史波动率来预测未来市场波动性，对趋势策略给出的交易信号进行过滤。我们利用过去30个交易日数据滚动计算国债期货历史波动率，发现国债期货波动率与滚动优化趋势策略的下一期收益呈负相关。图18、19、20给出了在不同滚动参数设定下，国债期货波动率与趋势策略下一期收益的相关系数。注意到在所有的滚动参数组合下，相关性均为负数，也就是说波动率越高趋势策略效果越差，这初步验证了我们的观点。

图18、不同滚动参数设定下五年期国债期货波动率与简单方向策略下期收益的相关系数（2014-10-23至2023-06-26）

图19、不同滚动参数设定下五年期国债期货波动率与Bollinger Band策略下期收益的相关系数（2014-10-23至2023-06-26）

图20、不同滚动参数设定下五年期国债期货波动率与Efficiency策略下期收益的相关系数（2014-10-23至2023-06-26）

具体来说，我们给出如下4种基于波动率的信号过滤方法：

过滤方法1：当上一交易日的国债期货历史波动率大于5%，给出平仓信号。 过滤方法2：当上一交易日的国债期货历史波动率大于所有历史波动率90%分位点，给出平仓信号。 过滤方法3：当上一交易日的国债期货历史波动率大于5%，给出原趋势策略的反向信号。 过滤方法4：当上一交易日的国债期货历史波动率大于所有历史波动率90%分位点，给出原趋势策略的反向信号。

下面我们以简单方向策略为例，对滚动优化得到的信号进行过滤，并给出收益风险比热力图。从图21、22可以看出，相比原策略，我们的4种信号过滤方法能够提高大多数滚动参数组合下的收益风险比，也就是说根据波动率进行信号过滤不仅有效而且有较强的参数稳健性。

图21、根据历史波动率大小将简单方向策略信号过滤为平仓信号后收益风险比热力图（2014-10-23至2023-06-26）

图22、根据历史波动率大小将简单方向策略信号过滤为与原信号相反的信号后收益风险比热力图（2014-10-23至2023-06-26）

下面我们使用10倍杠杆并假设百万分之10的交易费率，对滚动参数为N1=110，N2=30的简单方向趋势策略进行回测。表10给出了不同过滤方法的回测结果，总体来看，4种过滤方法均显著增强了策略收益，其中过滤方法1和3的收益风险比提高到了1以上。从图23来看，我们的过滤方法成功识别了国债期货趋势消失的时间段。比如在2016年12月至2017年2月这段时间，国债期货价格（蓝色线）从下行趋势突然反转，进入震荡区间，我们的原始趋势策略（红色线）出现了重大回撤，而信号过滤方法1和2成功给出平仓信号，规避了回撤，信号过滤方法3和4给出了与原始趋势策略相反的信号，大幅提高了收益。

图23、不同信号过滤方法下简单方向策略净值比较（10倍杠杆；N1=110，N2=30；2014-10-23至2023-06-26）

表10、不同信号过滤方法下简单方向策略滚动优化表现比较（10倍杠杆；N1=110，N2=30；2014-10-23至2023-06-26）

值得注意的是，过滤方法1和3是根据一个确定的历史波动率阈值来进行信号过滤，而在实际交易过程中我们难以事前确定最佳阈值。因此，