20260116-中国银河-_固收+_策略系列_国债期货定价

> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 国债期货定价逻辑、交易特征与单边策略实践 # ——“固收+”策略系列 2026年01月16日 # 核心观点 国债期货定价基础。国债期货与现券市场紧密联动。1）交割制度。国内国债期货采用实物交割制度，因而CTD成为国债期货定价的基准。确定CTD的主要方法包括经验法则和两类指标。①经验法则：当市场到期收益率高于标准券票面利率（如T合约为 $3\%$ ）时，市场处于相对高利率环境，此时，久期较长的债券更容易成为CTD。②判断指标：通过隐含回购利率（IRR）最大化，以及净基差（BNOC）最小化确定CTD。2）定价基础。持有成本模型作为国债期货定价理论基础，实质上反映了从当前时点持有现券至交割日的全部成本与收益，可视为现券的远期价格。一旦市场价格偏离此理论价格，无风险套利机会便随之产生。正是套利行为的存在，确保了期货价格始终围绕CTD券的理论价值波动，期现价格难以长期大幅偏离，从而实现了期现市场的有效联动与收敛。国债现券定价。现券价格由基本面、资金面、供需面和政策面共同决定，其利率水平与收益率曲线形态是分析国债期货价格走势的根本前提。 国债期货定价特点。持有成本模型。持有成本模型为国债期货市场提供理论定价基准，当市场价格显著偏离理论值时容易产生套利，且套利行为本身会推动价格回归理论均衡，从而构成了期货价格向现货价格收敛的内在机制。另一方面，持有成本模型揭示了国债期货相比现券是更为纯粹的利率方向性博弈工具。模型局限在于转换因子体系难以精确反映CTD真实价值，且忽略交易成本、资金利率波动等实际因素。国债期货价格具有负凸性、高波动性和低连续性。在定价理论框架的基础上，实际交易中还需面临转换因子体系的固有偏差、保证金交易机制的杠杆效应以及场内外交易时间等差异。1）高波动性：杠杆与DV01共同驱动期货波动高于现券，品种分化明显，中短端适配高频交易，超长端更适合趋势行情，近期中短端波动收敛、超长端走扩。2）负凸性：CTD券切换扰动定价，利率下行时涨幅弱于现券、上行时跌幅更显著，需关注切换风险。3）低连续性：在场内交易中表现为开盘缺口，隔夜消息冲击可能引发价格跳空，增加持仓过夜的不确定性，长端缺口影响更大。 - 净基差信号单边策略。核心逻辑。策略将净基差从传统期现套利指标转化为期现货趋势的情绪信号，通过捕捉其历史极端分位数的均值回归机会，构建多空双向绝对收益策略。策略构建。以滚动窗口期（D）计算净基差分位数作为交易阈值，设定关键分位数穿越生成买卖信号，采用渐进式仓位管理，日频或周频调仓。策略绩效。对T合约而言，2019年-2025年数据回测显示250D周频策略年化收益率 $2.0\%$ （基准 $1.5\%$ ），最大回撤 $-4.4\%$ （基准 $-6.7\%$ ），年内绝对收益胜率 $70\%$ ，但周频调仓空仓期较长，T合约或更适用于净基差高波阶段。策略改进。趋势过滤器对120D频策略改进效果较好，年化收益率约 $1.6\%$ ，最大回撤 $-4.7\%$ 。策略拓展。对于TF/TS合约，适配不同品种的流动性与波动特性调整参数后，TF合约周频策略整体有效跑赢基准，其中40D周频策略年化 $1.3\%$ ，最大回撤 $-3.7\%$ ，40D日频策略通过过滤器改进后年化 $1.3\%$ ，最大回撤仅 $-2.2\%$ ；TS合约整体策略收益率偏低但整体跑赢基准，10D日频策略加入过滤器后年化收益率达 $1.5\%$ ，最大回撤约 $-3.2\%$ 。 # 分析师 # 刘雅坤 ：17887940037 $\boxtimes$ : liuyakun_yj@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130523100001 # 研究助理：郝禹 ：19801890018 $\boxtimes$ : haoyu_yj@chinastock.com.cn # 风险提示 1.现券价格超预期波动的风险 2.现券流动性收紧的风险 3.CTD券切换的风险 4.定价模型失效的风险 5.监管政策调整的风险 # 目录 # Catalog # 一、国债期货定价基础 3 (一) 期现市场联动 3 （二）现券定价框架 4 # 二、国债期货定价特点 6 （一）基于现券的持有成本模型 6 （二）国债期货的价格特性 8 # 三、净基差信号单边策略：构建与绩效评估 14 （一）策略构建 14 （二）策略绩效 16 （三）策略改进 17 （四）在TF/TS合约的应用 18 # 四、风险提示 23 2019年以来我国国债期货市场逐渐成熟，证券、公募基金等机构投资者广泛参与。伴随利率中枢下行，国债期货作为衍生品工具对“固收 $+$ ”策略的重要性愈发凸显，在对冲利率风险、增厚收益等方面起到重要作用。在当前高息“资产荒”延续的背景下，债券投资者有必要厘清国债期货定价逻辑、挖掘有效的交易策略。 国债期货常见策略涵盖套期保值、套利、投机与单边策略。基于国债期货以现货定价为基础、期现联动为核心的逻辑，本文将围绕定价基础、定价特点、单边策略的构建与绩效评估及策略适用性等展开，以期为实务操作提供参考。 # 一、国债期货定价基础 # （一）期现市场联动 国债期货与现券市场之间具有紧密的联动关系，这种联动主要建立在实物交割机制、持有成本定价模型以及套利行为的共同作用之上，理论上两个市场将在无风险收益逻辑下实现价格收敛。这也是国债期货能够有效服务于利率风险管理、套利和投机的根本基础。 # 1.交割制度：实物交割与最廉可交割券（CTD）的确定 国内国债期货采用实物交割制度，因而CTD成为国债期货定价的基准。中金所采用“卖方举手”的交割模式，即合约到期时，空头方有权从一篮子可交割国债中任意选择进行交割。这一机制衍生出最廉可交割券（CTD）的概念，即空方选择交割成本最低的券种以最大化自身利益。对投资者来说，国债期货价格直接锚定CTD券的价格，其变动也随CTD券价格的调整而同步联动。 确定CTD的主要方法包括经验法则和两类指标（IRR、BNOC）。 经验法则：当市场到期收益率高于标准券票面利率（如T合约为 $3\%$ ）时，市场处于相对高利率环境，此时，久期较长（通常是剩余期限长、票面利率低）的债券更容易成为CTD（由于其价格对利率变动更敏感，折价幅度更大）。反之，当市场收益率低于标准券票面利率时，市场处于相对低利率环境，此时，那些久期较短（通常是剩余期限短、票面利率高）的债券更容易成为CTD。 指标方面：通过隐含回购利率（IRR）最大化，以及净基差（BNOC）最小化确定CTD。接下来我们从公式出发理解。 1）隐含回购利率本质上计算的是期货空头的收益率。隐含回购利率是指期货空头持有买入现货、卖空期货组合至到期交割时的年化收益率。 如果期间无付息，则计算公式为： $$ I R R = \frac {\mathrm {发 票 价 格} - \mathrm {现 券 全 价}}{\mathrm {现 券 全 价}} \times \frac {3 6 5}{T - t} $$ 展开后可得 $$ I R R = \frac {\text {期 货 价 格} _ {t} \times \text {转 换 因 子} + \text {应 计 利 息} _ {T}}{\text {现 券 净 价} + \text {应 计 利 息} _ {t}} - 1 \times \frac {3 6 5}{T - t} $$ 若期间有付息， $$ I R R _ {\text {期 间 付 息}} = \frac {\text {发 票 价 格} + \text {期 间 付 息 及 再 投 资 收 入} - \text {现 券 全 价}}{\text {现 券 全 价}} \times \frac {3 6 5}{T - t} $$ 展开后可得 $$ I R R _ {\text {期 间 付 息}} = \frac {\text {发 票 价 格} + \frac {\text {现 券 年 付 息}}{\text {付 息 次 数}} \left(1 + I R R \times \frac {T - t _ {1}}{3 6 5}\right)}{\text {现 券 净 价} + \text {应 计 利 息} _ {t}} - 1 \times \frac {3 6 5}{T - t} $$ 其中 $t$ 为当前日期，T为配对缴款日， $\mathsf{t}_1$ 为交割日前利息支付日。假设利息再投资回报率为IRR。 2）净基差计算的是期货空头交割的成本与锁定未来收入之差。从定义来看，基差是期货和现货的价格差异，换言之期货偏离现货的幅度。净基差越小代表空头买入现货持有至交割的净支出越少，套保下锁定未来收入的确定性越强 $$ \text {基 差} = \text {现 券 净 价} - \text {期 货 价 格} \times \text {转 换 因 子} $$ 而净基差指债券远期价格（交割时）与期货价格的差异，计算公式为 $$ \begin{array}{l} \text {净 基 差} = \text {债 券 远 期 价 格} - \text {期 货 价 格} \times \text {转 换 因 子} \\ = \text {债 券 即 期 价 格} - \text {持 有 收 益} - \text {期 货 价 格} \times \text {转 换 因 子} \\ = \text {基 差} - \text {持 有 收 益} = \text {基 差} - (\text {应 计 利 息} _ {T} - \text {资 金 成 本}) \\ \end{array} $$ # 2.定价基础：持有成本模型 国债期货的定价通常采用持有成本模型。该模型将期货价格表示为： $$ \text {期 货 理 论 价 格} = \text {现 券 价 格} + \text {融 资 成 本} - \text {票 息 收 入} $$ 其中，现券价格为CTD全价，融资成本一般参考无风险利率（如DR007/R007等），票息收入则来自持有国债所获得的利息。该定价方式实质上反映了从当前时点持有现券至交割日的全部成本与收益，可视为现券的远期价格。后文将对持有成本模型进行详细介绍。 一旦市场价格偏离此理论价格，无风险套利机会便随之产生。当期货价格高于理论价格时，投资者执行正向套利（买入CTD现券，卖出期货），锁定利润，此举增加期货卖压，促使价格下跌。当期货价格低于理论价格时，投资者执行“反向套利”（卖空CTD现券，买入期货），此举增加期货买需，推动价格上涨。 正是套利行为的存在，确保了期货价格始终围绕CTD券的理论价值波动，使得期现价格难以长期、大幅偏离，从而实现了两个市场的有效联动与收敛。鉴于现券利率价格是分析国债期货理论价格的根本前提，我们就现券定价继续展开。 # （二）现券定价框架 国债现券价格由多个层面的因素系统性地决定，具体包括基本面、资金面、供需面和政策面。 宏观基本面决定了利率的长期方向，其边际变化在短期内形成扰动。当前中国经济处于高质量发展阶段，潜在经济增速水平决定了利率的长期方向与中枢。制造业PMI、信贷与社融、CPI/PPI数据等高频指标会实时扰动市场对经济前景的预期，从而引发利率的短期波动。 货币政策决定政策利率进而影响广谱利率水平。我国当前货币政策以7天期逆回购（OMO）利率为核心政策利率，央行通过中期借贷便利（MLF）、存款准备金率、国债买卖以及再贷款再贴现等多种工具协同，共同调节银行体系流动性，引导市场预期，并最终影响债券收益率水平与曲线的形态与绝对水平。 债券市场的供需关系和机构行为也对市场有重要影响。供给端为财政预算下的政府债发行规模。需求端为商业银行、保险、理财子和公募基金等主要机构投资者。因其负债端属性与考核目标不同， 机构投资可进一步分为配置盘与交易盘。当前高息资产荒背景深刻影响机构长期行为，保险等配置盘追求长期稳定收益，而负债端相对不稳定的交易盘则对市场波动更敏感，其一致性的买卖行为会放大短期内利率波动。 图1：国债分析框架 资料来源：中国银河证券研究院 对现券利率价格和曲线形态的研判，是分析国债期货价格走势的根本前提。以上所有因素的共同作用，最终综合体现为两个可观察的市场结果：一是债券收益率的绝对水平，二是不同期限收益率之间的关系，即收益率曲线的形态。 # 二、国债期货定价特点 # （一）基于现券的持有成本模型 持有成本模型由Cornell和French（1983）提出，是金融衍生品定价的理论基石之一。该模型在完美市场（无摩擦、无交易成本、借贷利率相等）的假设下，基于无套利原则论证了期货价格应等于其标的资产现货价格加上从当前持有至期货到期日所产生的全部净持有成本。在完美市场假设下，该模型的基本公式为： $$ F = S + C $$ 其中，F代表期货理论价格，S代表现货价格，C代表持有成本。在金融资产的应用中，持有成本C主要体现为资金利息成本减去资产在持有期内产生收益。 对于国债这类生息资产，其标准化公式发展为： $$ F = S \times (1 + (r - y) \times T) $$ 其中，r为无风险利率（资金成本），y为票息收入，T为持有年限。 具体应用于国债期货定价时，需引入CTD价格以贴合其交割规则的特殊性。业内通用定价公式进一步演化为： $$ \text {国 债 期 货 理 论 价 格} = \frac {C T D \text {券 全 价} + \text {融 资 成 本} - \text {持 有 期 间 票 息 收 入}}{C T D \text {券 转 换 因 子}} $$ CTD券全价为债券净价与应计利息之和，融资成本即持有CTD债券至到期所需的资金利息，计算公式为CTD全价 $\times$ 融资利率 $\times$ （持有天数/365)。持有期间若存在票息收入，则需从成本中扣除。其现值需要根据收到票息到期货到期的时长进行再投资贴现。 示例：以2025年10月16日的T2512合约举例，合约收盘价为108.17元。当日CTD全价100.38元，资金成本(GC007) $1.48\%$ ，票面利率 $1.78\%$ ，剩余持有期0.126年，转换因子为0.9264，则期货理论价 $= [100.38 + (100.38 \times 0.0148 \times 0.126) - (100 \times 0.0178 \times 0.126)] / 0.9264 \approx 108.32$ 元。 持有成本模型为国债期货市场提供理论定价基准，并为套利提供判断依据。通过现货价格、资金成本与票息收益，能够直接计算出期货合约的理论均衡价格。当市场价格显著偏离理论值时，可执行买入现货、卖出期货的正向套利或反向套利操作。这些套利行为本身会推动价格回归理论均衡，从而构成了期货价格向现货价格收敛的内在机制。 另一方面，持有成本模型也揭示了国债期货纯粹的方向性博弈特点。相比国债现券的天然多头特性，国债期货主要获取利率变动带来的资本利得，剥离了票息收入的影响，使其成为一种更为纯粹的方向性博弈工具。 图2：国债现货与期货走势 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 同时，该模型在实际应用中存在明显局限，其中最关键的问题来自转换因子体系。由于交易所采用固定公式计算转换因子，而市场收益率曲线和债券流动性持续变化，导致转换因子难以精确反映最便宜可交割债券的真实价值。当某只债券的转换因子被高估时，模型会相应低估期货理论价格；反之，当转换因子被低估时，模型则会高估期货价格。此外，模型还忽略了交易成本、资金利率波动以及空方拥有的交割时机选择权等实际因素，使得理论价格更多发挥中枢参考作用，而非精确的交易价格。 前文分析聚焦于期货的静态理论定价，在真实市场中，投资者同样关心当市场条件变化时，期货价格将如何变动。基于持有成本模型，可以进一步推导出期货价格相对于CTD券价格及其收益率的敏感度公式： $$ \Delta \mathrm {期 货 价 格} \approx \frac {\Delta \mathrm {现 券 价 格}}{\mathrm {转 换 因 子}} \approx \frac {- \mathrm {修 正 久 期} \times \mathrm {现 券 全 价} \times \Delta \mathrm {收 益 率}}{\mathrm {转 换 因 子}} $$ 国债期货的理论价格变动主要由CTD现券价格驱动。期货价格的变化幅度约等于CTD券价格变动除以其转换因子，这一关系是进行期货单边交易或现券风险对冲的核心依据。由于期货和现券市场对市场信息会做出同步反应，两者价格通常呈现紧密的联动。当市场收益率变动时，会同时影响CTD券的现价和期货价格，其间的价差关系则通过期现套利机制得以维持。需要明确的是，该逻辑建立在CTD券保持不变的前提下；一旦发生CTD切换，期货的定价基准和风险特征都会相应改变，这是在实际交易中需要关注的风险点。 示例：以T2512为例，截至10月16日其结算价为108.165元，CTD券250018.IB收盘价100.382元，久期约6.45，转换因子为0.9264，则CTD现券收益率下行1BP，对应期货价格上涨约0.07元。 持有成本模型作为国债期货定价的核心理论框架，基于无套利原则明确了期货价格与现货价格、资金成本、票息收益之间的均衡关系，为判断期现定价合理性、识别套利机会提供了坚实的理论锚。 # （二）国债期货的价格特性 在定价理论框架的基础上，实际交易中还需面临转换因子体系的固有偏差、保证金交易机制的杠杆效应以及场内外交易时间等差异，使得国债期货定价有以下特征。1）高波动性：杠杆与DV01共同驱动期货波动高于现券，品种分化明显，中短端适配高频交易，超长端更适合趋势行情，近期中短端波动收敛、超长端走扩。2）负凸性：CTD券切换扰动定价，利率下行时涨幅弱于现券、上行时跌幅更显著，需关注切换风险。3）低连续性：在场内交易中表现为开盘缺口，隔夜消息冲击可能引发价格跳空，增加持仓过夜的不确定性，长端缺口影响更大。 因此，在构建单边策略时在利率方向判断的基础之上，还需充分考量这些特有属性的影响，进而更针对性分析推演国债期货价格走势。 # 1.高波动性 由于期货内在的杠杆属性，当其受市场预期分化、资金流动性等因素影响时，期货价格波动通常更为显著。从合约杠杆倍数来看，TS（2年期）、TF（5年期）、T（10年期）、TL（30年期）的保证金比例分别为 $0.5\%$ 、 $1\%$ 、 $2\%$ 、 $3.5\%$ ，对应杠杆倍数约为200倍、100倍、50倍、28.6倍，杠杆倍数的差异放大了资金的盈亏比例。 表1：各期限国债期货合约表 合约名称 2年期国债期货 5年期国债期货 10年期国债期货 30年期国债期货 合约代码 TS TF T TL 合约标的 面值为200万元、票面利率为3%的名义中短期国债 面值为100万元、票面利率为3%的名义中期国债 面值为100万元、票面利率为3%的名义长期国债 面值为100万元、票面利率为3%的名义超长期国债 可交割国债 发行期限不高于30/10/7/5年,合约到期月份首日剩余期限不低于25/6.5/4-5.25/1.5-2.25年的记账式附息国债 最低交易保证金 合约价值的0.5% 合约价值的1% 合约价值的2% 合约价值的3.5% 每日价格最大波动 上一交易日结算价的±0.5% 上一交易日结算价的±1.2% 上一交易日结算价的±2% 上一交易日结算价的±3.5% 合约月份 最近的三个季月(3月、6月、9月、12月中的最近三个月循环) 最后交易日 最后交易日后的第三个交易日 资料来源：中国金融期货交易所，中国银河证券研究院 在杠杆和DV01的影响下，国债期货波动放大至现券的2-3倍。杠杆会从盈亏比例传导到投资者行为，放大短期波动的频率和脉冲，而DV01从理论上决定了价格波动的绝对幅度。隐含收益率波幅的本质是市场对未来利率变动方向和幅度的看法差异，TS/TF/T/TL分别相对于现券的2.9/2.4/2.6/2.2倍。 现券视角下2019年以来中短期限品种波动更活跃，但近期超长端振幅走扩。2Y、5Y、10年期现券日均波幅在1.1-1.4BP之间，高于30年期的1BP，反映市场交易更集中于对高频数据、货币政策敏感的中短债。近期市场呈现小幅结构变化：超长端现券与期货隐含收益率波幅分别走扩0.3BP、0.2BP，而TS/TF/T期货隐含收益率波幅纵向来看收窄0.5BP，在资产荒背景下，流动性与长期利率的预期差或进入阶段性调整阶段。 期货视角下，TL价格日振幅呈显著走扩趋势，其中位数水平由2019年以来的0.44元提升至近一年的0.5元，而其余品种振幅边际收窄。 国债期货各品种波动分化或说明高杠杆、低DV01的中短端品种（TS）更适合高频套利或短线交易，而高DV01、低杠杆的超长端品种（TL）更适合趋势行情，叠加其振幅持续走扩的特征， 进一步为基于基差、久期等指标的交易策略提供更高赔率。 表2：各期限现券、期货品种日内价格/收益率波动情况 时间维度 指标 单位 2Y/TS 5Y/TF 10Y/T 30Y/TL 2019年至今 现券收益率振幅 BP 1.3 1.4 1.1 1.0 期货隐含收益率波幅 BP 3.7 3.3 2.9 2.2 期货DV01 万元/BP 0.02 0.04 0.07 0.20 期货价格振幅 元/张 0.06 0.14 0.21 0.44 最近一年 现券收益率振幅 BP 1.0 1.0 0.9 1.3 期货隐含收益率波幅 BP 3.2 2.8 2.4 2.4 期货DV01 万元/BP 0.02 0.04 0.07 0.21 期货价格振幅 元/张 0.05 0.12 0.17 0.50 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年1月9日；现券收益率振幅=中债到期收益率环比；振幅期货价格振幅=当日最高价-最低价；期货隐含收益率波幅=期货价格振幅/期货DV01 各品种日内振幅随久期长度递增，TL日内波动最大且近期快速走扩。具体来看，国债期货4个品种合约的日内波动（振幅）TS/TF/T/TL依次递增，截至1月9日，TS、TF、T、TL主力合约最近一年振幅75分位数分别为0.082元，0.174元，0.248元，0.703元。以历史相对水位来看，TF/T/TL品种的振幅75分位数分别为TS合约的2.2、3.1、6.8倍，最近一年TL相对TS显著升至8.5倍。 图3：各品种合约日内振幅（MA10） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，振幅=最高价-最低价，后同 图4：各品种合约振幅滚动75分位数（250D） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 # 期货与现券价格存在不同步调整的情况，在极端情形下期货对利空更加敏感、走熊更为领先。 杠杆驱动的高波动特征，在极端情绪冲击场景中会进一步放大期货先行、弹性放大的属性——以2022年末-2023年初理财赎回潮为例，2022年11月初现券收益率领先上行后折返，而T主力合约同步快速单边下调，于11月18日见底，提前10个交易日反映了市场对赎回压力的恐慌预期，而次年2月21日期货也率先完成探底回升，节奏上显著领先于现券2个交易日。极端情形下，期货因场内交易属性对预期更敏感，并通过杠杆在将短期内放大波动。这一特征既为单边等各类策略提供更灵活的交易窗口，也对回撤控制提出更高要求。 图5：2022年末-2023年初理财赎回潮中十年期国债期货与现券表现 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 # 2.负凸性——可交割券与CTD切换 现券交割选择权的折价。空头拥有选择哪只现券交割（转换期权）和何时交割（时机期权）的权利，这些权利的价值会从期货价格中扣除，因空头可选择对自己最有利的现券和时机，导致期货实际价格略低于“现券 $+$ 持有成本”的纯理论价，而选择权价值的高低，取决于可交割现券之间的价格差异。各可交割券差异越大，转换期权价值越高，期货价折价越多。 从DV01可见CTD券切换对定价的影响。根据前文论述，当发生CTD切换时，期货的定价基准会从旧券转移至新券，引发理论价格的重定价。若新CTD券的市场价格显著低于旧券，即使市场收益率未发生变动，期货理论价格也会因定价错的变更而出现向下跳跃。基点价值（DV01）这一指标衡量了利率敏感度，即利率每变化1BP时引起债券价格变动的绝对值，而对于国债期货合约来说： $$ \text {国 债 期 货} D V 0 1 = \frac {C T D \text {券} D V 0 1}{C T D \text {券 转 换 因 子}} $$ 由公式可见，国债期货的利率敏感度由CTD券的久期与转换因子共同决定。当CTD切券时，由于新旧CTD久期特征差异，期货的DV01将发生阶跃式变化，放大或缩小期货价格波动。以T2509合约为例，在2025年5月29-30日发生了典型的CTD切换，CTD券由22附息国债10切换至25注资特别国债02。DV01阶跃变化：旧CTD券的DV01为0.0682、转换因子为0.9856，新CTD券的DV01为0.065、转换因子为0.9147，根据公式计算得切换前后期货DV01由0.0692升至0.0711。5/30当日市场10年期国债到期收益率从 $1.688\%$ 微降约2BP至 $1.671\%$ ，T2509期货价格从108.5元跳升至108.7元，当日涨幅达23BP。 由此可见，期货DV01上移导致期货对利率波动的敏感度有所放大。对投机交易来说，CTD切换会改变持仓的风险特征，需要及时调整风控参数；对套期保值而言，CTD切换后必须重新计算套保比率，否则将面临风险敞口的偏离。 图6：T2509显示期货DV01随CTD切换而变动，日内振幅走扩 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 CTD切换原因包括收益率水平快速变化、曲线形态变化、新券发行或旧券退出。1）收益率（或市场预期）快速上行，可能导致CTD从短久期券切换为长期券，反之快速下行会导致短久期券切换为CTD。2）收益率曲线形态陡峭化或平坦化会改变不同期限券种的相对价值。陡峭化代表长端利率较短端上升幅度更大或降幅更小，长久期券更易成为CTD；反之短久期占优。3）新发行的国债进入可交割篮子，可能因其流动性更好或定价更优而成为新的CTD。当临近交割月或剩余期限接近可交割区间的下限时，老券流动性下降并可能退出可交割篮子，自然引发CTD的转移。 我们以十年期国债期货主力合约T2512为例来验证CTD切换规律。自八月移仓换月以来，CTD的切换偶有发生，主要集中在：1）市场预期或实际到期收益率大幅变动时（25年9月初，由于债市公募费率新政、股债跷跷板等变化，CTD由22附息国债17切换至久期更长的22附息国债19和22附息国债25）；2）次新券到新券的切换（此前活跃券以22附息国债17为主，而9月下旬7Y新券25附息国债18成为新的CTD）。 图7：T2512合约CTD修正久期vs十年期国债现券收益率 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 表3：T2512 最廉券分析 IRR分析 样本数 49 最新 1.6211 最高 2.2488 最低 0.4672 中值 1.2775 均值 1.302 百分位(%) 89.80 标准差 0.2662 代码 简称 CTD 次数 220017.IB 22 附息国债 17 26 250018.IB 25 附息国债 18 12 220019.IB 22 附息国债 19 10 220025.IB 22 附息国债 25 1 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年10月16日 由于交割机制带来的负凸性，收益率下行时，CTD券可能切换为久期更短的债券，致使期货久期被动缩短，价格上涨动力减弱，表现可能不及现券。收益率上行时，CTD券可能切换为久期更长 的债券，致使期货久期被动拉长，价格下跌动能加剧，表现往往差于现券。 # 3.低连续性 开盘缺口的出现。由于国债期货场内和现券场外交易时间的差异，国债期货开盘往往需要反映前日期货收盘至现券收盘时间段的市场信息，这导致国债期货开盘容易出现缺口。 图8：国债期货合约开盘跳空现象 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 国债期货持仓过夜的胜率和赔率，TS抗隔夜扰动能力更显著，TL高开概率略高，但隔夜风险较显著。从持仓稳定性看，短期限品种的抗隔夜扰动能力显著更强，TS的平开占比 $11\%$ （即TS每9个交易日中有1日无缺口），是TL的近3倍（即TL每26个交易日中有1日无缺口）；叠加TS开盘缺口占当日收益的下25分位数为 $0\%$ ，或说明持仓过夜对当日收益几乎无拖累。相应地，TL高开的概率略高（ $52\%$ ）、但低开缺口对收益的负面影响更突出（缺口占当日收益比重的下25分位数低至 $-8\%$ ）。 长期限品种（T、TL）的当日收益，更容易被隔夜消息驱动的开盘缺口主导。从TS到TL，开盘缺口占当日收益的中位数从 $19\%$ 升至 $25\%$ 、75分位数从 $41\%$ 升至 $57\%$ ，高开占比也从 $47\%$ 逐步提升至 $52\%$ ——长期限品种（T、TL）的当日收益中开盘缺口占比更高，即更容易出现“开盘定胜负”。 综上，低连续性的特征对单边策略存在一定指示意义。若追求持仓稳健性、规避隔夜跳空风险，优先选择短期险品种；若处于明确趋势行情中，T、TL的缺口弹性更利于捕捉超额收益，但需同步匹配更严格的隔夜风险止损规则。 表4：各期限现券、期货品种日内价格/收益率波动情况 缺口 TS TF T TL 占比-75分位数 41% 50% 56% 57% 占比-中位数 19% 22% 25% 25% 占比-25分位数 0% -3% -5% -8% 高开 47% 48% 50% 52% 低开 41% 45% 46% 44% 平开 11% 7% 5% 4% 资料来源：Wind,中国银河证券研究院,数据统计区间为 2019 年 1 月 1 日-2026 年 1 月 9 日；剔除当日波动低于 10 分位数的天数 期货本身价格特征带来的交易属性差异，进一步凸显了国债期货与现券的核心区别。期货因剥离票息收益，在收益率高位的长期单边行情中，长期来看收益表现不及具备天然多头属性的现券；但保证金机制可显著放大日内波动，期现定价的阶段性背离亦能催生套利机会。此外，做空机制不仅可对冲利率上行风险，还能为投资者提供更灵活的交易选择。 具体看，负凸性、高波动与低连续性三大特征不仅导致期货实际价格频繁偏离理论定价，更赋予其区别于现券的交易属性，决定了国债期货单边策略需脱离现券的天然多头逻辑，走向差异化构建路径。我们在国债期货策略系列报告的开篇先构建分场景、可落地的单边策略框架。 # 三、净基差信号单边策略：构建与绩效评估 我们在本节构建单边策略并进行2019-2025年的绩效回测，并基于结果进行评估和改进。策略通过捕捉10年期国债期货净基差的极端均值回归机会，构建一个多空双向的绝对收益策略。策略使用250日（后称250D）滚动窗口计算净基差分位数，作为买入/卖出阈值。若窗口期缩短为120D需辅以价格趋势过滤器，亦可获取超额收益。 # （一）策略构建 策略核心逻辑是将净基差从传统期现套利指标转化为期现货共同趋势的情绪信号，通过捕捉净基差异常偏离判断市场方向变化。具体而言，既摒弃了传统均值回归套利思维，即净基差偏离 $\neq$ 定价错配，也不纯粹依赖基差向中枢回归赚取套利收益，而是认为净基差的持续偏离或异动本身包含丰富市场信息，尤其处于历史极端分位数时，对应市场情绪的过度乐观或极致悲观，据此博弈趋势反转。 由净基差在历史分位数中均值回归与期货合约价格的走势来看，当期货价格相较于理论价值显著低估时（即净基差走扩，历史分位数较高），往往反映了市场情绪的过度悲观与空头力量的集中宣泄，这可能预示着未来利率下行、期货价格反弹的潜在机会，构成多头信号。反之，当期货价格相对于理论价值显著高估时，则可能暗示市场情绪的狂热与多头力量的衰竭，预示着回调风险，构成空头信号。 图9：净基差偏离在部分阶段对价格构成指示作用 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 基于前文的分析，我们构建了净基差信号单边策略。 核心思想：策略通过净基差识别市场超买/超卖，并进行反向操作。具体而言，在净基差分位数走高时（期货市场低估）买入，在分位数较低时（期货市场过度乐观）卖出。 信号构建：我们采用的信号指标为净基差的滚动历史分位数，并设定四个关键阈值来生成离散信号。对于十年期国债期货T合约，我们观察净基差（MA20）的分位数水平，历史分位数窗口期设定为过去250个交易日（250D），设置 $5\%$ 、 $25\%$ 、 $75\%$ 、 $95\%$ 四个分位数的穿越产生交易信号。具体而言，当净基差上穿 $75\%$ 开仓一倍做多，上穿 $95\%$ 加仓，两倍做多；净基差下穿 $25\%$ 时一倍做 空，下穿 $5\%$ ，两倍做空。 回测周期：2019年1月2日—2025年12月31日。 仓位管理：维持渐进式仓位管理，在上穿、下穿信号值时进行加仓/减仓操作。考虑到交易成本，调仓频率分为日度/周度观测效果。 策略基准：十年期国债期货主力合约收盘价。 对于十年期合约，历史分位数窗口期设定为过去250/120个交易日，得到的结果显示250D周频策略绩效更加突出，回测区间回报 $13.28\%$ （基准 $10.13\%$ ），年化收益率 $1.97\%$ （基准 $1.5\%$ ），其中该策略在2020年相对基准有显著超额（ $11.3\%$ ）。2024年以来净基差在负区间持续低位波动，信号策略整体空仓。而120D的窗口期过短，策略较难跑赢基准。 图10：净基差信号单边策略：T合约回测净值表现（250D） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 图11：净基差信号单边策略：T合约回测净值表现（120D） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 # （二）策略绩效 结果显示，T合约以250D为窗口期的信号策略的年化收益率在 $1.2\% - 2.0\%$ （基准 $1.5\%$ ），最大回撤在 $-6.2\% - 3.7\%$ （基准 $-6.7\%$ ），年化收益率和最大回撤都有改善。其中250D周频策略综合绩效表现最优。 表5：净基差信号单边策略：T 合约回测绩效 名称 基准 250D日频 250D周频 120D日频 120D周频 全区间收益率 10.13% 9.91% 13.28% 7.98% 7.58% 年化收益率 1.50% 1.47% 1.97% 1.12% 1.17% 最大回撤 -6.65% -3.74% -4.42% -5.04% -6.20% 年化夏普 0.001 -0.010 0.173 -0.108 -0.125 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年12月31日 年度视角下，信号单边策略绝对收益胜率超七成，250D策略回撤改善显著但周频调仓空仓期较长，或更适用于净基差波动较大阶段。 相较十年期主力合约，分年度看120D周频策略胜率为 $57\%$ ，其余子策略胜率在 $43\%$ ；而绝对收益维度上，各子类策略均在 $71\%$ （仅250D日频策略 $43\%$ ，不及基准 $57\%$ ）。周频策略总收益率更高，但空仓期较长，在2021年-2023年、2024年-2025年5月持续空仓，空仓占全区间比重近四成。 最大回撤层面上，各子策略相对基准均有不同程度改善，250D周频策略回撤改善显著，相对基准胜率在 $86\%$ ；250D日频策略控制效果最优，各年回撤均在 $4\%$ 以内。综合来看，120D为窗口期的策略在2019年内有接近 $3\%$ 的亏损和 $-5\%$ 的回撤，策略效果不佳。 图12：净基差信号单边策略：T合约分年度回报 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，基准为 $T$ 主力合约年度回报，后同；数据截至2025年12月31日 图13：净基差信号单边策略：T合约分年度最大回撤 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年12月31日 # （三）策略改进 为提升策略的收益和回撤表现，我们引入趋势过滤器，识别并顺应市场的主要趋势，以此提升信号的成功率并控制逆势交易风险。具体而言，我们采用价格与60日移动平均的相对位置作为趋势判断的简易指标：当生成买入信号时，要求当前价格必须站稳在MA60之上以确认市场整体的中期上升趋势，也即此时基于净基差发出的做多信号获得了趋势的支撑。 图14：加入趋势过滤器的净基差信号单边策略：T合约回测净值表现（120D） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年12月31日 结果显示，趋势过滤器对120D为窗口期的日频策略改进效果较好，整体收益率提升约 $2.6\%$ 年化收益率改善超 $0.4\%$ 。回撤小幅改善0.3pp。而250D日频过滤器效果不理想。 表6：加入趋势过滤器的净基差信号单边策略：T 合约回测绩效 名称 基准 250D日频 250D日频过滤器 120D日频 120D日频过滤器 全区间收益率 10.13% 9.91% 7.90% 7.98% 10.55% 年化收益率 1.50% 1.47% 1.18% 1.12% 1.56% 最大回撤 -6.65% -3.74% -5.17% -5.04% -4.74% 年化夏普 0.001 -0.010 -0.094 -0.108 0.023 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年12月31日 # （四）在TF/TS合约的应用 接下来，我们将策略品种进行拓展。考虑到回测数据的时间长度，分别应用于TF/TS合约。 核心结论：基差信号策略在T合约应用后年化超额 $0.5\%$ ，回撤改善2pp；TF合约应用后年化超额 $0.3\% - 0.4\%$ ，回撤改善超2pp；TS品种应用效果显著，超额 $0.9\%$ ，但回撤改善偏弱。 具体来看，T合约整体收益更高，250D周频策略年化约 $2\%$ ，但回撤略大（ $-4.4\%$ ），且由于净基差波幅下降，空仓期较长，120D日频策略在加入过滤器后年化约 $1.6\%$ ，回撤 $-4.7\%$ ；TF合约周频策略整体有效跑赢基准，其中40D周频策略年化 $1.3\%$ ，最大回撤 $-3.7\%$ ，40D日频策略通过过滤器改进后年化 $1.3\%$ ，最大回撤仅 $-2.2\%$ ；TS合约整体策略收益率偏低但整体跑赢基准，10D日频策略加入过滤器后年化收益率达 $1.5\%$ ，最大回撤约 $-3.2\%$ 。 在将基准策略由T合约向TF及TS合约迁移时，考虑到各期现合约的流动性、波动特性。我们调整了净基差信号及历史分位数的时间长度、过滤器窗口期，以适配不同期限合约特有的价格形成机制与风险收益特征。 TF合约与中期利率挂钩紧密，周期介于长短期限之间，流动性结构亦呈现过渡特征，我们将其历史分位数观察窗口设置为60日与40日的组合，净基差与趋势过滤器均采用10日移动平均值进行回测。 结果显示，TF合约应用信号策略的年化收益率在 $0.4\% - 1.3\%$ （基准 $0.9\%$ ），低于长期限的T合约，但60D周频和40周频相比基准有显著超额 $(1.7\% / 2.5\%)$ ，年化收益率分别提升 $0.3\% / 0.4\%$ 、区间最大回撤明显改善 $2.6\mathrm{pp} / 2.4\mathrm{pp}$ 。过滤器对TF合约40D日频策略年化收益率、回撤均有显著改善（ $0.8\% / 1.2\mathrm{pp}$ ）。 图15：净基差信号单边策略：TF合约回测净值表现（60D） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 图16：净基差信号单边策略：TF合约回测净值表现（40D） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 表7：净基差信号单边策略：TF 合约回测绩效 名称 基准 60D日频 60D周频 60D日频过滤器 40D日频 40D周频 40D日频过滤器 全区间 6.36% 4.55% 8.06% 7.00% 2.96% 8.89% 8.61% 年化收益率 0.94% 0.67% 1.19% 1.04% 0.44% 1.32% 1.28% 全区间 -5.85% -4.57% -3.21% -2.99% -3.45% -3.69% -2.22% 年化夏普 -0.255 -0.314 -0.121 -0.392 -0.062 -0.212 -0.099 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年12月31日 图17：净基差信号单边策略：TF合约分年度回报 资料来源：Wind,中国银河证券研究院,基准为 TF 主力合约年度回报,后同；数据截至 2025 年 12 月 31 日 图18：净基差信号单边策略：TF合约分年度最大回撤 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年12月31日 TS合约对货币市场利率高度敏感，持仓周期短、波动频繁，需采用更为灵敏的参数体系，我们在回测将历史分位数窗口压缩至15日与10日，并配合MA10作为净基差信号平滑与趋势过滤工具，以精准捕捉短期市场情绪的往复波动。 结果显示，TS品种整体收益低于T/TF合约，2019年以来未加入过滤器前累计收益率在 $2.4\% - 4.3\%$ （基准 $2.2\%$ ），但在加入过滤器后15D/10D策略绩效分别提升至 $8.5\%$ 和 $10.3\%$ （年化收益率分别 $1.3\%$ 、 $1.4\%$ ），相对超额 $0.9\%$ 、 $1.2\%$ ，回撤方面15D日频策略在加入过滤器后较基准改善0.8pp，而10D日频策略未显著改善。 图19：净基差信号单边策略：TS合约回测净值表现（15D） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 图20：净基差信号单边策略：TS合约回测净值表现（10D） 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 表8：净基差信号单边策略：TS 合约回测绩效 名称 基准 15D日频 15D周频 15D日频过滤器 10D日频 10D周频 10D日频过滤器 全区间 2.20% 2.40% 3.81% 8.51% 4.29% 3.24% 10.30% 年化收益率 0.33% 0.36% 0.56% 1.26% 0.64% 0.48% 1.53% 全区间 -2.93% -3.88% -4.25% -2.10% -4.66% -2.91% -3.15% 年化夏普 -1.151 -0.827 -0.580 -0.562 -0.721 -0.205 0.021 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年12月31日 图21：净基差信号单边策略：TS合约分年度回报 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，基准为TS主力合约年度回报，后同；数据截至2025年12月31日 图22：净基差信号单边策略：TS合约分年度最大回撤 资料来源：Wind，中国银河证券研究院，数据截至2025年12月31日 # 四、风险提示 现券价格超预期波动的风险；现券流动性收紧的风险；CTD券切换的风险；定价模型失效的风险；监管政策调整的风险。 # 图表目录 图1：国债分析框架 5 图2：国债现货与期货走势 图3：各品种合约日内振幅（MA10） 图4：各品种合约振幅滚动75分位数（250D） 9 图5：2022年末-2023年初理财赎回潮中十年期国债期货与现券表现 10 图6：T2509显示期货DV01随CTD切换而变动，日内振幅走扩 图7：T2512合约CTD修正久期vs十年期国债现券收益率 11 图8：国债期货合约开盘跳空现象 12 图9：净基差偏离在部分阶段对价格构成指示作用 14 图10：净基差信号单边策略：T合约回测净值表现（250D） 15 图11：净基差信号单边策略：T合约回测净值表现（120D） 15 图12：净基差信号单边策略：T合约分年度回报 16 图13：净基差信号单边策略：T合约分年度最大回撤 17 图14：加入趋势过滤器的净基差信号单边策略：T合约回测净值表现（120D） 17 图15：净基差信号单边策略：TF合约回测净值表现（60D） 19 图16：净基差信号单边策略：TF合约回测净值表现（40D） 19 图17：净基差信号单边策略：TF合约分年度回报 20 图18：净基差信号单边策略：TF合约分年度最大回撤 20 图19：净基差信号单边策略：TS合约回测净值表现（15D） 21 图20：净基差信号单边策略：TS合约回测净值表现（10D） 21 图21：净基差信号单边策略：TS合约分年度回报 22 图22：净基差信号单边策略：TS合约分年度最大回撤 22 表 1: 各期限国债期货合约表 表 2：各期限现券、期货品种日内价格/收益率波动情况 表 3: T2512 最廉券分析 11 表 4：各期限现券、期货品种日内价格/收益率波动情况. 13 表 5: 净基差信号单边策略：T 合约回测绩效 ..... 16 表 6: 加入趋势过滤器的净基差信号单边策略：T 合约回测绩效 ..... 18 表 7：净基差信号单边策略：TF 合约回测绩效. 19 表 8：净基差信号单边策略：TS 合约回测绩效. 21 # 分析师承诺及简介 本人承诺以勤勉的执业态度，独立、客观地出具本报告，本报告清晰准确地反映本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与、未来也将不会与本报告的具体推荐或观点直接或间接相关。 刘雅坤，固定收益首席分析师。8年买、卖方宏观固收及资产配置经验，长期从事中国经济与宏观利率、资产配置与“固收 $^+$ ”策略实践与产品绩效评估等研究工作。曾就职于方正证券、申港证券、宏观对冲私募基金，2023年10月加入中国银河证券。 # 免责声明 本报告由中国银河证券股份有限公司（以下简称银河证券）向其客户提供。银河证券无需因接收人收到本报告而视其为客户。若您并非银河证券客户中的专业投资者，为保证服务质量、控制投资风险、应首先联系银河证券机构销售部门或客户经理，完成投资者适当性匹配，并充分了解该项服务的性质、特点、使用的注意事项以及若不当使用可能带来的风险或损失。 本报告所载的全部内容只提供给客户做参考之用，并不构成对客户的投资咨询建议，并非作为买卖、认购证券或其它金融工具的邀请或保证。客户不应单纯依靠本报告而取代自我独立判断。银河证券认为本报告资料来源是可靠的，所载内容及观点客观公正，但不担保其准确性或完整性。本报告所载内容反映的是银河证券在最初发表本报告日期当日的判断，银河证券可发出其它与本报告所载内容不一致或有不同结论的报告，但银河证券没有义务和责任去及时更新本报告涉及的内容并通知客户。银河证券不对因客户使用本报告而导致的损失负任何责任。 本报告可能附带其它网站的地址或超级链接，对于可能涉及的银河证券网站以外的地址或超级链接，银河证券不对其内容负责。链接网站的内容不构成本报告的任何部分，客户需自行承担浏览这些网站的费用或风险。 银河证券在法律允许的情况下可参与、投资或持有本报告涉及的证券或进行证券交易，或向本报告涉及的公司提供或争取提供包括投资银行业务在内的服务或业务支持。银河证券可能与本报告涉及的公司之间存在业务关系，并无需事先或在获得业务关系后通知客户。 银河证券已具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格。除非另有说明，所有本报告的版权属于银河证券。未经银河证券书面授权许可，任何机构或个人不得以任何形式转发、转载、翻版或传播本报告。特提醒公众投资者慎重使用未经授权刊载或者转发的本公司证券研究报告。 本报告版权归银河证券所有并保留最终解释权。 评级标准 评级标准 评级 说明 评级标准为报告发布日后的6到12个月行业指数（或公司股价）相对市场表现，其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准，北交所市场以北证50指数为基准，香港市场以恒生指数为基准。 行业评级 推荐：相对基准指数涨幅10%以上 中性：相对基准指数涨幅在-5%~10%之间 回避：相对基准指数跌幅5%以上 公司评级 推荐：相对基准指数涨幅20%以上 谨慎推荐：相对基准指数涨幅在5%~20%之间 中性：相对基准指数涨幅在-5%~5%之间 回避：相对基准指数跌幅5%以上 # 联系 中国银河证券股份有限公司 研究院 深圳市福田区金田路3088号中洲大厦20层 上海浦东新区富城路99号震旦大厦31层 北京市丰台区西营街8号院1号楼青海金融大厦 公司网址：www.chinastock.com.cn 机构请致电： 深广地区： 苏一耘 0755-83479312 suyiyun_yj@chinastock.com.cn 程曦 0755-83471683 chengxi_yj@chinastock.com.cn 上海地区： 林程 021-60387901 lincheng_yj@chinastock.com.cn 李洋洋 021-20252671 liyangyang_yj@chinastock.com.cn 北京地区： 田薇 010-80927721 tianwei@chinastock.com.cn 褚颖 010-80927755 chuying_yj@chinastock.com.cn