量化?|?基于主成分分析（PCA）斜率因子的期限选择与交易构建

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报告链接：基于主成分分析（PCA）斜率因子的期限选择与交易构建

核心观点：

本报告在前篇PCA配置研究的基础上，构建基于PC2的七期限两篮子相对价值策略。策略在PC1和PC3中性约束下构造稀疏期限篮子，并以厚度选择期限结构、以Z值和方向确认交易时点。周频全样本累计净收益约1.81%，月频全样本累计净收益约1.28%。

为什么选择PC2开展相对价值交易？

PC1解释收益率曲线的共同水平变化，受政策利率、经济增长和资金环境影响，阶段性趋势可能持续较长，更适合久期配置与方向管理。PC3主要刻画中段相对两翼的曲率变化，需要围绕中段与两端构造专门的曲率组合。PC2的短端与长端载荷方向相反，在控制共同水平风险后保留期限之间的相对定价信息。

本文因此不预先指定某一条传统利差，而是先以PC2定义需要交易的斜率风险，再从期限曲线中寻找能够稳定表达该风险的组合。因子曲线中PC2长期在零轴附近上下波动，直观上与相对价格偏离后反复修复的特征一致，但其交易尺度仍需由AR(1)和半衰期进一步确认。

PC2的均值回归特征对应中低频交易尺度

2018年1月至2026年10月，全样本周度PC2的AR(1)系数约为0.971，对应半衰期约23.8周；2018至2024年半衰期约20.3周，2025年以来约59.4周。分阶段结果显示，PC2在样本内具有回复特征，但近期偏离持续时间有所延长。

策略采用中低频交易尺度，要求代理组合的半衰期位于2至126个交易日，且与PC2半衰期之比处于0.5至2倍之间；入场还需等待PC2首次向均值方向移动，并设置126个交易日最长持有期及3.5倍标准差止损。

从五期限回归到七期限两篮子

初期方案使用2Y、5Y、7Y、10Y和30Y构建252日滚动PCA，在预设两点利差中寻找PC2代理，并以相关系数、HAC稳健t值、拟合优度、AR(1)和半衰期依次检验映射关系与交易尺度。该方案验证了PC2可以转化为传统期限利差，但固定两点利差难以同步控制PC1、PC3和高阶曲线风险，多期限复制还会受到相邻期限高度相关和候选选择的影响。

正式模型补入20Y和50Y，在138种至少包含三个期限的候选结构中求解权重。因子暴露按照“名义权重×DV01×收益率标准差×PCA载荷”计算，在PC1和PC3中性约束下保留PC2，再以相关性、方差纯度、标准化暴露、半衰期匹配和复杂度折扣筛选候选。PCA调整后厚度负责选择期限结构，65日Z值和方向确认负责确定交易时点与多空方向。

两种均值口径刻画不同的均衡中枢

252日因果均值使用最近约一年的日度可得数据，侧重局部均衡，对曲线中枢变化反应较快；截至当日历史均值使用当时全部可得的历史周末观测，侧重长期均衡，中枢估计更平滑。两种版本除均值中心外，候选生成、因子约束、机会排序、交易规则和成本设定均保持一致。

截至2026年10月10日，历史均值版周度全样本累计净收益约1.81%、Sharpe约0.45，252日版分别约1.46%和0.40；2025年以来，252日版周度累计净收益约0.24%、Sharpe约0.25，历史均值版分别约0.13%和0.13；月度全样本中，252日版累计净收益约1.28%、Sharpe约0.56，历史均值版分别约1.14%和0.41。两种口径分别体现长期中枢的平滑性与局部中枢的适应性，应并列观察信号而非依据样本内收益事后选择。

回测表现与因子归因共同检验收益来源

252日版周度全样本毛收益约1.62%，其中PC2贡献约1.60%；历史均值版周度全样本毛收益约1.99%，其中PC2贡献约1.53%。两种口径的PC1和PC3贡献均接近零，说明主要收益方向与目标斜率因子一致。

历史均值版仍包含约0.46个百分点的其他残余贡献，因而净值结果需要与因子归因一并解读。逐笔统计中，252日版共记录18笔交易，其中17笔完成退出，已完成交易胜率约70.6%；历史均值版共记录19笔交易，其中18笔完成退出，胜率约83.3%。策略收益来自少量中低频交易，不依赖持续满仓或高频换手。

近期持仓体现期限选择与交易方向相互分离

2026年初，252日版选择30Y，历史均值版先选择20Y。7月14日，两种周度模型均转向做多30Y相对短端，并于7月22日随偏离回归退出，单笔净收益分别约0.101%和0.092%。该阶段持仓与三季度初长债走强的市场表现一致，是对模型经济含义的核对。

8月25日，两种模型仍选择30Y结构，但根据新的偏离方向转为做空30Y相对短端，并持有至10月10日样本末。由此可见，厚度用于识别相对价值集中在哪一组期限，Z值与方向确认负责决定何时以及向哪一侧建仓；持续选择30Y并不等同于持续做多30Y。

END
风险提示

利率中枢及期限结构超预期变化风险；PCA载荷、因子含义及均值回归关系失效风险；阶段样本较短导致半衰期估计偏差风险；超长端流动性、冲击成本及实际成交价格高于回测假设风险；模型参数、期限筛选与执行规则失效风险；历史回测结果不代表未来。

本研究报告根据2026年10月22日已公开发布的《基于主成分分析（PCA）斜率因子的期限选择与交易构建》整理，如需获取完整研报，请联系对口销售。

分析师

章恒豪   <执业证书编号：S1230525110003>

研究助理

刘静怡   <执业证书编号：S1230125080003>

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