此前我们在报告《似曾相识燕归来：10年国债利率月度择时——利率择时策略研究系列之一》中，建立了基于历史相似度的量化预测模型，探索通过定量模型的方法对主观决策加以补充和验证。

考虑到政策环境和市场特征的变化，我们对月度利率择时模型进行了更新：

1）丰富因子指标：增加外部压力、资产比价等维度的因子指标。

2）差异设置权重：针对不同类型因子指标赋予差异化权重。

3）修正季节处理：月份数字转化为弧度，实现月份数字头尾相近。

4）缩减历史区间：减少历史相似时期的搜索数量，注重当前与近期历史的可比性。

模型依然保持时效性，月末即可计算预测下个月利率中枢的变化方向。

新模型的预测方向胜率优于原模型：

1）2019.01-2025.07期间，新模型预测方向胜率达到68%

2）最近2年，2024.01-2025.07，新模型预测方向胜率达到74%

3）今年以来，2025.01-2025.07，新模型预测方向胜率仍能维持在71%

4）如果纳入当月利率趋势变化方向，实际模型表现好于胜率统计。这一点也体现在后面的策略回测效果上。

模型预测失误样本复盘来看：

1）一方面，可能出现被预测月份发生超预期冲击的事件，导致预测失误的情况

2）另一方面，部分预测失误的月份，月内走势与判断方向仍较为吻合，仅中枢变动与预测方向不一致

模型的不足之处主要在于，难以用于准确判断利率中枢的变化幅度。

但从策略应用与回测来看，模型有助于增厚投资收益：

我们基于择时模型，设计了三类策略：

1）基础的择时策略，基于利率方向预测做长/短久期轮动；

2）择时&国债期货策略，在久期轮动基础上，增加国债期货的多/空头寸；

3）择时&杠杆策略，在久期轮动基础上，做多信号下增加杠杆。

无论从收益率表现，还是从收益波动比、收益回撤比等风险评价维度，2019年以来的回测表明，择时策略方案都优于久期相对更长的比较基准。

回测表明，考虑杠杆后的择时策略最高可以获得128bps年化超额收益，并且收益波动比、收益回撤比相对更优。

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