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债市博弈论(一)|读懂“价格语言”

尹睿哲 刘冬 睿哲固收研究 2022-12-12


摘要


读懂“价格语言”。有效市场中,一切有价值的信息都已反映在价格走势当中;现实世界处于“有效”和“非有效”之间,价格有时会“非理性”运动,有时则的确隐含了尚未被市场充分理解的“超额信息”。因此,对于价格本身的研究与对于客观环境的研究同样重要,至少可以相互验证和补充。基于此,我们在原有“基本面”分析范式的基础上,推出“债市博弈论”系列报告,侧重于探讨市场价格本身的规律。本篇报告是系列的第一篇,旨在提出一个观察价格运动规律的简单模型。


驱动价格的“二元力量”。市场之“道”是变化,在此基础上,衍生出两种基本驱动力量:发散和收敛。“发散”意味着不断强化,从而形成“趋势”;“收敛”意味着均值回归,从而形成“波动”。再复杂的价格,都可以拆分成上述两种形态的叠加。我们通过MT和HT两个指标来识别这两种形态。

 

“MT指标”用于识别趋势。指标包含两个部分,第一部分追踪利率变动的方向,第二部分用于追踪利率变动的速度。其中,第二个条件判定利率“斜率”的二阶导,其灵敏度较高,能够比较早的识别趋势转向的早期信号。“HT指标”用于识别波动。基本原理是,通过希尔伯特变换,找出金融时间序列数据中的规律,并通过当前信号所处于周期中的位置,对未来变动方向进行预测。寻找“共振窗口”。当趋势和波动均处于向上窗口时,发出看空信号;当趋势和波动均处于向下窗口时,发出看多信号;当趋势和波动指标发生矛盾之时,不进行方向判定,认为利率处于“震荡期”。

 

历史回测显示,在利率较流畅的单边上行和下行过程中,模型能够较完整地把握趋势。在利率震荡区间,能及时发出震荡信号,减少信号的反复。在样本外,模型总体运行良好,主要性质无明显削弱。

 

模型应用于:1)利率方向的预判:模型最新运行结果显示,11月13日,波动项指标(8月28日以来)再度翻空,趋势项指标维持看空(6月2日以来),当前市场宜谨慎。2)与其他指标联合判断。3)历史行情对比。

 

#风险提示:模型效果样本外削弱

 

 


 
正文

“基本面”的盲点。传统债市分析着眼于基本面框架,通过对经济数据、政策信息、机构行为等因素的跟踪,捕捉市场方向。对此,我们在过去的报告中已经进行了大量研究(详见“如何搭建经济高频观测体系”、“利率十大同步指标”、“如何跟踪市场久期”等等),这些略显“繁琐”但不可或缺的工作构成了研判体系的“基石”。

 

不过,这一分析范式存在着难以规避的“盲点”,主要体现在:①对“小概率”事件无能为力。例如,“疫情冲击”并不再常规基本面框架的范畴之内,在很大程度上是不可捕捉的,但这一因素对一季度市场走势又几乎是决定性的,忽略的代价极高。②“事后解释”多于“事前判断”。基本面指标存在两点缺陷,一是公布频率偏低,现有的日频数据屈指可数,大部分高频指标仅以周度(且部分并非实时)频率发布。二是方向变化确认需要时间,并非所有变化最终都会被市场定价。因此,基本面更多被用于“解释”而非“预测”,当数据揭晓或者趋势转折确认时,相应的行情常常已经走完了。

 

读懂“价格语言”。有效市场中,一切有价值的信息都已反映在价格走势当中;现实世界处于“有效”和“非有效”之间,价格有时会“非理性”运动,有时则的确隐含了尚未被市场充分理解的“超额信息”。因此,对于价格本身的研究与对于客观环境的研究同样重要,至少可以相互验证和补充。基于此,我们在原有“基本面”分析范式的基础上,推出“债市博弈论”系列报告,侧重于探讨市场价格本身的规律。本篇报告是系列的第一篇,旨在提出一个观察价格运动规律的简单模型。


【区分趋势与波动】


驱动价格的“二元力量”。“道生一,一生二,二生三”,市场之“道”是变化,是不确定性,在此基础上,衍生出两种基本驱动力量:发散和收敛。“发散”意味着不断强化,上升就永远上升,下降就永远下降,从而形成“趋势”;“收敛”意味着均值回归,围绕某个中枢来回摆动,从而形成“波动”。再复杂的价格,都可以拆分成上述两种形态的叠加。我们每天观察到的上涨或下跌,有时是趋势方向的延申,有时则是波动作用的体现。

 

之所以进行这样的拆分,是因为:①时间跨度不同。趋势的形成与破坏往往耗时较长,属于“长周期”分析;波动规律一般在偏短的时间窗口内成立,属于“短周期”分析。②识别方法不同,趋势变化具有一定“后验性”,波动变化则带有“前瞻性”。③应用场景不同。趋势判断适用于“配置策略”,波动判断适用于“交易策略”。以下,我们对趋势和波动的识别方法进行简要介绍。

 


【趋势与波动的识别】


考虑到重要性原则,本文首先针对中国10年期国债收益率走势进行趋势和波动的指标构建。

 

1.识别趋势

 

现有的趋势跟踪类指标不在少数,移动平均线、MACD、Trix等都已有广泛的应用。我们首先基于“拿来主义”进行回测,发现对于经常出现窄区间震荡的中国10年期国债收益率来说,这些指标比较容易出现反复错判,胜率不高。因此,我们在构造趋势跟踪指标的时候,除了使用常用的“方向”指标外,还加入了反映“速度”的二阶导指标,以期更为灵敏的把握利率趋势。

 

具体而言,我们构建自定义的“MT指标”。MT指标包含两个部分,第一个部分用于追踪利率变动的方向,第二个部分用于追踪利率变动的速度。

 

MT指标的计算方法:

 

•   MTMt = it-it-n

•   MAMTMt = MTMt的m日移动平均

•   △MTt=MTMt- MAMTMt

 

MT指标的判定规则:

 

•   如果MTMt>0,且△MTt>0,则MT指标给出利率处于趋势上行区间信号;

•   如果MTMt<0,且△MTt<0,则MT指标给出利率处于趋势下行区间信号;

•   否则,维持前一信号不变。

 

MT指标的“直觉含义”。若某日的利率要被判定为处于上行趋势,需要满足两个条件。第一,当日利率需高于n天前的利率(即MTMt>0)。第二,利率的上行速度不放缓,表现为近n日的上行幅度要高于前m个相同时长区间涨幅的均值(即△MTt>0)。其中,第二个条件是用于判定利率“斜率”的二阶导,其灵敏度较高,能够比较早的识别趋势转向的早期信号。

 


2. 识别波动

 

波动指标的“核心特征”是均值回归。均值特征回归的出现一方面源于利率本身“上有顶,下有底”,另一方面源于寻顶探底的过程中,市场博弈力量的往复拉扯。从而使得利率围绕某个中枢来回摆动,从而形成“波动”。在技术分析中,有许多衡量“超买超卖”的指标,被用于把握短期波动的特征,例如KDJ、RSI、乖离率等。经过回测检验筛选,我们将希尔伯特变化(HT指标)作为衡量利率波动的指标。

 

指标基本原理是,通过希尔伯特变换,找出金融时间序列数据中的规律,并通过当前信号所处于周期中的位置,对未来变动方向进行预测。希尔伯特变换是一种积分变换,在信号处理领域有着广泛的应用。后来,大家发现这一变换在金融时间序列数据的波动性分析上,也能够发挥作用。例如,站在15年5月中旬预测未来利率的方向:将10Y国债利率经过希尔伯特变化为波动指标后,分析其处于周期中的位置(sin函数的第四象限),再根据其所处的位置预测未来变动的方向(处于第四象限,未来方向为向上运动)。

 


希尔伯特变化指标(HT指标)的计算方法:该指标希望分析时间序列数据的中短期波动,因此需要对原始数据消除其长期趋势和噪音。这里,采用移动平均线的方式去除噪音。进一步,对走势进行差分,消除趋势的影响。再对消除趋势和噪音后的时间序列,进行希尔伯特变换,计算信号指标。具体步骤为:

 

•   消除噪音:对价格走势计算过去n日均线

•   去除长期趋势影响:差分

•   计算过去m日的希尔伯特变换指标

 

HT指标的应用规则:

 

•   如果变换后的指标处于第一和第四象限,则认为利率处于上行波段;

•   如果变换后的指标处于第二和第三象限,则认为利率处于下行波段。

 


3. 多空规则

 

寻找“共振窗口”。模型试图通过MT指标来追踪趋势,通过HT指标来识别波动。当趋势和波动均处于向上窗口时,发出看空信号;当趋势和波动均处于向下窗口时,发出看多信号;当趋势和波动指标发生矛盾之时,不进行方向判定,认为利率处于“震荡期”。

 


4. 参数选择

 

通过历史回测进行参数选择。用于识别趋势的MT指标和识别波动的HT指标分别均包含两个与时间窗口相关的参数:n和m。n和m的具体含义参见2.2和2.3的定义。我们使用2006/01/04至2017/12/31的10年期国债利率作为历史回测数据,进行参数选择。综合胜率、调仓频率、模拟资产组合累计收益率等指标,最终选择的参数为:

 


【模型效果】

 

1、样本内

 

基于上述参数选择和多空规则,样本内的模型信号结果为:

 

在利率较流畅的单边上行和下行过程中,模型能够较完整地把握趋势。例如在07年利率单边上行中,模型全程给出了看空信号。在08年利率单边下行中,模型在超过3/4的下跌过程中连续给出了看多信号。

 

当利率处于震荡区间时,模型能及时发出震荡信号,减少信号反复对模型最终效果的影响。以2010年初至6月的利率震荡下行区间为例,模型总体上把握住了这段下行趋势,并且在利率小波动上行时,及时发出震荡信号。

 


2、样本外

 

在样本外,模型总体运行良好,主要性质相对样本内数据无明显削弱。我们预留了2018年1月4日以后的10年期国债利率作为样本外测试数据。总体上看,样本外检验结果显示,模型具有稳定性,出现过度拟合的风险较小。模型在样本外运行中,平均调仓时间为22天一次,总胜率56%。

 


【模型应用】


1、利率方向的预判

 

模型可用于10年期国债利率运行方向的预判。模型最新运行结果显示:11月13日,波动项指标(8月28日以来)再度翻空,趋势项指标维持看空(6月2日以来),当前市场宜谨慎。

 


2、与其他指标联合判断:提高胜率

 

作为利率择时体系中的一部分,MTHT模型可与其他指标联合进行市场方向的判定,以提高判定胜率。MTHT模型可以与传统的债市分析框架结合,相互印证,以提高捕捉市场方向的胜率。

 

例如,我们此前提出过一个观测市场情绪的“市场分歧指数”(详见“如何跟踪市场久期”),该指数用于衡量基金公司持仓久期的长短分歧程度。伴随着机构观点在多空之间变化,分歧程度在趋同和趋异之间往复变化。当分歧程度处于极值时,往往预示着市场拐点即将到来。当MTHT模型与分歧指数指示方向相互印证时,对方向判定的胜率较高。例如,2017年底,机构分歧指数创历史新高,模型两个指标随后接连转为看多。2019年11月底机构分歧指数冲高回落后,模型在12月转看多。这两次分歧指数与模型相互印证后,市场均出现了较大的行情。

 


3、历史行情的对比:历史是否重演?

 

结合模型信号,可以将不同时期的利率走势做叠加,“以史为鉴”。例如,对比同样是危机年份的2008年与今年的利率走势。我们将两个年份模型信号首次转多作为叠加的起点,会发现这两个年份在10年国债利率走势节奏上,有一定的一致性。2009年的利率走势可以为我们外推今年的走势提供帮助。而模型则为如何进行叠加,提供了参考。

 



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