中金 | 固收+与久期切换如何糅合？

底仓收益如何增厚，这在固收+产品销售与组合实际运作中难以忽视。但底仓增厚幅度有限，如何在含权一侧放大利率观点准确带来的收益，是另一个问题。我们以此前久期轮动策略作为固收+底仓策略，来看该底仓策略能否与+的部分更好结合，以及近年我们对于该底仓策略做的几点优化。

一、底仓作久期切换，+的部分是否需要动态调整

在市场对于纯债关注度相对有限的情况下，+的部分多大程度可以参考纯债信号，是当前不少固收出身管理人差异化竞争中在思考的内容。我们有两点补充：

1. 纯债绝对赢率和赔率的双重信号下，往往是流动性机会：

我们假定管理人纯债策略可以分为两支，一支是追求绝对收益目标的产品，其对于回撤容许度更低，更强调纯债策略的赢率；一支是追求相对收益目标，更强调策略的绝对收益空间，即策略的赔率。一般而言，当两类策略都选择上久期时，一般是对市场流动性有乐观的预期；而两者都选择缩窄久期时，一般是对市场流动性偏悲观或市场通胀压力渐显时。我们久期轮动策略就根据目标差异，分为两类(见后文)，我们以“绝对收益目标”和“相对收益目标”的纯债策略均上久期作为预期流动性优化的信号，可以看到历史上这部分信息在权益轮动部分提供一定增益。

图表1：纯债策略久期观点差异下的股票风格表现

注：成长采用成长100指数(480080.CNI)表征，红利采用红利低波指数(H30269.CSI)表征，数据自2016年至2026年8月28日；看多的定义为策略久期相较滚动3个月久期抬升，看弱的定义为策略久期相较滚动3个月久期下降 

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们以哑铃策略(红利低波与成长100，50%-50%)作为基准，以“强信号(均看多)时成长仓位占比至70%，弱信号(均看空)时占比至30%"作为哑铃内部轮动基本规则。从历史表现来看，该策略相较基准组合而言，在回撤差距不大时，年化收益仍有0.5%增厚。

图表2：哑铃轮动带来的收益增厚

注：组合月度再平衡，纯债部分用1-3Y投资级信用债指数(CBA20921.CS)，成长采用成长100指数(480080.CNI)替代；数据自2017年12月29日至2026年8月28日 
资料来源：Wind，中金公司研究部

2. 纯债波动放大往往是市场环境切换的拐点，是权益的赢率指标

纯债波动变化在固收+组合中往往是赢率信号。我们在《固收+策略宝典》讨论过波动率倒数、依据波动率择时、以及一部分养老型资产配置策略在国内“水土不服”，其主要矛盾是股票波动率对于未来资产收益没有解释能力。但债券波动率在国内股债资产配置中却具备“风险提示能力”，从实践中看，债券波动率越高未来债券收益相对偏弱、权益表现相对稍好。其基本逻辑是债券市场波动率抬升往往是货币政策或者资金面出现剧烈变化，典型如2020年8月和2025年5月——这一类型的波动率抬升往往是政策驱动，后续也大概率带来权益市场表现机会。

图表3：资产波动率对于未来表现的信号效果

注：股票部分以中证A500表征，债券部分以中债综合指数表征，收益率为对应波动率分档下资产未来20日的累计收益；赢率为资产未来20日收益为正的样本比例；数据自2020年1月2日至2026年8月28日 
资料来源：Wind，中金公司研究部

回到我们底仓策略部分，由于当相对收益模型于绝对收益模型错位时，一般是各期限风险指标出现一定信号。例如当相对收益看多而绝对收益策略看空时，一般是债市预期波动较小的状态；反之当相对收益策略看空而绝对收益策略看多时，一般是债市预期波动较高的状态。因此对应我们在股债组合中可以进行一定调整，当债市预期波动率抬升时，我们提高超配股票至30%，反之则欠配股票至10%。该组合2018年以来相较基准组合有0.6%增厚，同时最大回撤也有明显缩减。

图表4：基于纯债久期信号的股债切换组合收益

注：数据自2017年12月29日至2026年8月28日 

资料来源：Wind，中金公司研究部

小结一下，纯债对于+部分的信号价值主要在于能否对市场未来流动性和环境转换的形成较好的预期。我们以量化久期轮动策略举例来看，其不夸张的信号价值也带来显著的收益增厚。两者合并起来，组合收益在普通二级债基中也具备较强竞争力，这或许是纯债背景管理人在当下市场环境中的差异竞争路径。

图表5：基于久期信号的综合固收+组合净值表现

注：数据自2017年12月29日至2026年8月28日，股二债八基准和复合策略净值均为费后净值，均假设0.6%的综合费率 

资料来源：Wind，中金公司研究部

二、关于收益率曲线建模与策略选择的细节讨论

我们在《XGBoost与N-S模型的结合》中讨论过如何将国债收益率曲线通过NS模型进行建模，并通过若干指标来辅助预测下一期的NS模型参数，从而实现对于未来收益率曲线的建模。基于预测的收益率曲线和其他模型参数，我们还能进一步计算各期限未来一段时间的预期收益率与预期回撤，从而辅助纯债久期切换策略。该策略通过引入各类宏观指标、价量指标和跨资产市场因子，在XGBoost模型月频调仓、中债国债5类财富指数作为待投资产下，自2018年以来年化回报5.67%，最大回撤3.57%，较等权国债指数年化收益超额约0.8%，最大回撤缩减0.65%。

图表6：基于NS模型参数预测国债利率曲线与久期切换逻辑

资料来源：中金公司研究部

图表7：基于曲线建模的久期切换策略表现情况

注：数据自2017年12月29日至2026年8月28日 

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表8：基于曲线建模的久期切换策略的月度久期情况

注：数据自2017年12月29日至2026年8月28日 

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们不过度讨论模型本身，而是围绕这个久期切换模型，讨论模型应用层面的两个问题：

1. 久期切换到底在判断什么？

我们通过NS模型对于国债即期收益率曲线进行建模，在固定lambda后主要对于三个beta系数进行预测。从NS模型的逻辑上理解，beta0代表的是国债收益率曲线的“中枢”，即上下平移变化的表征。我们在实际策略轮动时，当前更多考虑的是将当期beta0作为20日后的预测值，然后结合beta1和beta2的数值来构建曲线的“新形态”，而后根据各指数成分券的剩余期限和久期进行未来1个月收益预测。

具体而言，

（1）我们先根据预期的3个beta值和NS公式，还原出新的收益率曲线；

（2）考虑到模型实际有两层嵌套，对于最后实际收益率的预测误差稍大，且预测噪声可能放大为资本利得的估计偏差。因此我们对预测收益率变动做收缩处理，即在滚动的回看窗口内，对于每一个期限上的收益率估计收缩系数，收缩系数是预测变动对实际变动的回归斜率，以此使得资本利得部分估计更为审慎。

（3）根据国债各指数成分券的加权期限，通过插值法确定各自的收益率，而后假设不考虑指数的新券补充，我们将指数未来一个月收益拆分为三部分，曲线平移收益、曲线骑乘和票息收入。

（4）收益率外，我们对于beta的日度变化分别拟合GARCH(1,1)模型，以此得到未来20日的累积条件波动，再将其根据NS公式进行估算，得到各期限收益率的条件波动，以此估计各指数的预期回撤(高分位数的预测波动情况)。

图表10：lambda=0.21下，各beta的统计检验效果

注：AR(1)-Phi是对各个beta进行AR(1)回归时得到的一阶自相关系数，以此来判断指标的惯性特征；AR(1)-R2上述AR(1)回归时的拟合优度，phi合计是对各个beta进行AR(2)回归时得到的自相关性系数之和，数值越接近1代表beta序列越接近单位根，行为近似随机游走，数值较小则意味着指标存在均值回复性；半衰期则是依据phi合计来估算的指标，用于刻画各个beta指标的均值回复特性，数值越大代表指标均值回复越慢；ADF测试p值，是我们对于各个beta指标进行ADF单位根检验时的p值，越大代表指标越接近于随机分布，越小则代表着拒绝单位根假设，趋势相对预测性更高；LB测试则是对AR回归残差做Ljung-Box检验(区分滞后窗口)，p值越小代表残差自身相关性越高，AR模型提取能力相对较弱。数据自2012年1月1日至2025年8月18日 
资料来源：Wind，中金公司研究部

2. 对于不同产品定位，模型能否给出不同的久期选择？

我们根据收益率曲线的预期变化和回撤预期来进行指数轮动，其最终形成的指标是“预期卡玛”[1]。对于不同类型的产品而言，在分子端引入不同的“无风险收益率”便可能带来久期差异——分子端无风险收益率越高，要求的单位风险收益补偿就越大，一定程度会推高策略的久期。因此对于偏绝对收益的产品，我们考虑相对较低的“无风险利率”来作为收益要求；而对于偏相对收益产品，我们则考虑相对较高的“无风险利率”来作为收益要求。

例如我们假定信用利差随利率曲线同步移动，以投资级优选信用债指数作为可投资产。可以看到在跑相对收益时，产品整体久期跨度和变化相对较快，而作绝对收益时，组合久期变动则更为审慎。从历史回报来看，绝对收益型策略最大回撤一度小于中长期纯债基金指数，而相对收益型策略则呈现更强“进攻性”。

图表11：不同收益目标下的信用债久期切换增强效果

注：数据自2017年12月29日至2026年8月28日 

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表12：不同收益目标下的纯债策略表现对比

注：数据自2017年12月29日至2026年8月28日 

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表13：不同收益目标下的信用久期切换策略对比

注：数据自2017年12月29日至2026年8月28日 

资料来源：Wind，中金公司研究部

[1] 不是真正的卡玛比率，因为此处分母是根据预期波动率乘以系数方式构建的预期回撤，没有明显路径依赖特征

风险

模型估计结果与实际情况差距较大，宏观流动性出现超预期调整，国内外宏观环境出现较大变化。

Source

文章来源

本文摘自：2026年8月28已经发布的《固收+与久期切换如何糅合？》

杨 冰 分析员，SAC执业证书编号：S0080515120002 SFC CE Ref: BOM868

罗 凡 分析员，SAC执业证书编号：S0080522070003 SFC CE Ref: BUL744

陈健恒 分析员，SAC执业证书编号：S0080511030011 SFC CE Ref: BBM220

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