摘要：國債期貨上市10年來，債券市場的收益率中樞逐步下行。本文結合不同風險等級“固收+”產(chǎn)品的特點，研究如何在股債風險平價策略中運用國債期貨。實證發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)的20/80股債組合，運用國債期貨構建的風險平價投資組合在風險調整收益表現(xiàn)上有顯著改善?？紤]到國債期貨相對于現(xiàn)券的替代關系并不穩(wěn)定，需要適度管理國債期貨的杠桿倉位。根據(jù)債券、股票、商品市場所存在的跨資產(chǎn)動量效應，本文提出了一種納入動量因子的國債期貨杠桿組合策略，具有一定的創(chuàng)新性。

關鍵詞：國債期貨 資產(chǎn)配置 風險平價 時間序列動量

自2013年9月我國5年期國債期貨（TF合約）上市以來，國債期貨已經(jīng)成為金融市場的基礎品種。10年來，債券收益率節(jié)節(jié)下行，“固收+”產(chǎn)品愈發(fā)需要在風險預算的基礎上拓展收益來源，股債跨資產(chǎn)配置和國債期貨的積極應用成為組合管理的重要發(fā)展方向。

風險平價策略可以均衡配置資產(chǎn)類別，并通過杠桿調整總體風險敞口。國債期貨具有杠桿交易、高流動性等特點，是風險平價策略適宜采用的工具。下文將研究如何在股債風險平價策略中運用國債期貨，并根據(jù)債券、股票、商品市場所存在的跨資產(chǎn)動量效應，對國債期貨倉位部分進行適度的策略調整，以進一步改善風險平價策略的整體表現(xiàn)。

引入國債期貨的股債風險平價組合

（一）基準組合的構建與風險收益表現(xiàn)

根據(jù)“固收+”產(chǎn)品的主要投資范圍，筆者選取中債1-3年期信用債財富指數(shù)（CBA02721，以下簡稱“1-3年信用”）、中債10年期國債指數(shù)（CBA04501，以下簡稱“7-10年國債”）作為代表性債券資產(chǎn)，選取滬深300全收益指數(shù)（H00300，以下簡稱“滬深300R”）、中證500全收益指數(shù)（H00905，以下簡稱“中證500R”）作為代表性股票資產(chǎn)，模擬股債風險平價策略的基準組合配置情況（以下簡稱“基準組合”）。

考慮到金融市場的環(huán)境變化、國債期貨數(shù)據(jù)的可得性，選取2013年12月31日至2023年4月28日作為模擬區(qū)間。相關基礎資產(chǎn)的描述性統(tǒng)計見表1?？缳Y產(chǎn)協(xié)方差矩陣是風險平價策略的核心數(shù)據(jù)1，在不考慮協(xié)相關的情況下，資產(chǎn)權重配比與其歷史波動率的倒數(shù)近似成正比。由于股票市場與債券市場的波動率相差較多，基準組合將主要配置于債券資產(chǎn)。

對統(tǒng)計期間基準組合資產(chǎn)權重的模擬結果顯示，基準組合整體較為穩(wěn)定，月度雙邊換手率整體保持在5%以內。股票倉位在5%附近波動，最大值、最小值分別為6.37%（2019年3月末調倉）、3.86%（2016年11月末調倉）。債券倉位部分，利率債占比為21.3% （2022年6月末調倉）～30.4%（2014年9月末調倉），其余為信用債資產(chǎn)（見表2）。

與傳統(tǒng)的20/80股債組合相比，基準組合與各類資產(chǎn)之間均保持適度的相關性，而20/80股債組合的風險集中于股票資產(chǎn)。不考慮調倉成本，基準組合的風險收益指標顯著優(yōu)于20/80股債組合。2014年1月至2023年4月，基準組合年化收益約為5.27%，略低于20/80股債組合62BP；基準組合的年化波動率、最大回撤等風險指標明顯較低，不到20/80股債組合的1/3（見表3）。

（二）引入國債期貨的股債風險平價杠桿組合

以下將在基準組合基礎上運用杠桿策略，研究其表現(xiàn)是否優(yōu)于20/80股債組合。由于基準組合的股票權重相對較小，可以在凈資產(chǎn)額度內優(yōu)先配置，并增配等比例的債券杠桿資產(chǎn)。在杠桿資產(chǎn)的選擇上，7-10年國債與10年期國債期貨具有較好的替代關系；根據(jù)基準組合配置權重，1-3年信用債與7-10年國債存在相應的風險平價關系，可使用國債期貨近似替代。

國債期貨具有杠桿效果，通過加杠桿策略，可令組合放大股票風險敞口和債券資產(chǎn)以久期為代表的風險敞口。從風險預算的角度來看，高、中、低不同風險等級的“固收+”產(chǎn)品，其目標風險的杠桿水平有所不同。如以20/80股債組合代表高波動類型的“固收+”產(chǎn)品，相對于基準組合股票資產(chǎn)的歷史平均權重，約需要增配3倍的風險敞口。下文分別考慮增配1倍、2倍、3倍風險敞口的組合（以下按倍數(shù)簡稱為×倍杠桿組合），并考慮一種不涉及替代信用債資產(chǎn)的低杠桿組合（約0.3倍杠桿，以下簡稱“利率替代組合”），并在下文統(tǒng)稱為杠桿組合。

杠桿組合的構建過程主要分為三步：一是根據(jù)杠桿倍數(shù)增配股票資產(chǎn)，并預留一定比例的期貨保證金；二是將剩余倉位配置1-3年信用債；三是對于7-10年國債和配置不足的信用債資產(chǎn)，計算現(xiàn)券資產(chǎn)缺口（如涉及信用債，根據(jù)基準組合當期權重折算為等價利率債資產(chǎn)），并轉換為國債期貨名義價值。其中，1倍和更低杠桿水平的組合預留5%的現(xiàn)金資產(chǎn)作為期貨保證金；每增加1倍杠桿，另行追加2.5%的期貨保證金。

具體而言，從現(xiàn)券資產(chǎn)缺口到國債期貨名義價值，按照等價久期風險的原則進行轉換。根據(jù)組合構造特點，現(xiàn)券資產(chǎn)久期等同于中債10年期國債指數(shù)加權久期，相對較為穩(wěn)定。國債期貨采用最廉可交割券（以下簡稱“CTD債券”）修正久期，按照中債10年期國債指數(shù)修正久期/10年期國債期貨CTD債券修正久期的20日移動平均值，計算國債期貨對現(xiàn)券資產(chǎn)的替代率（以下簡稱“國債期貨久期替代率”）。由于T合約上市較晚，在2015年6月30日之前采用1.35張TF合約模擬1張10年期國債期貨日收益和CTD債券久期。在此期間，TF合約可交割券的期限為4～7年，CTD債券集中于7年期國債，較適合模擬10年期國債期貨。

由于CTD債券切換等原因，國債期貨久期替代率在80%～110%波動。為便于組合調整，使用月末倒數(shù)5個交易日的數(shù)據(jù)折算次月持倉期貨合約價值。如表4所示，在增配1倍、2倍、3倍風險資產(chǎn)敞口之后，股票資產(chǎn)的平均權重分別增加至9.6%、14.3%、19.1%，期貨合約價值占比則分別為66.3%、116.9%、167.6%。對于低杠桿的利率替代組合，平均而言股票資產(chǎn)占比提升至6.2%，期貨占比約為31%。

（三）期貨杠桿策略保留了基準組合的優(yōu)勢特征

筆者選用華泰柏瑞滬深300交易型開放式指數(shù)基金（ETF）、南方中證500ETF的收盤漲跌幅代表相應股票指數(shù)收益，選用國債期貨以主力合約結算價漲跌幅計算持倉收益2，期貨保證金按照中債0-1年國債指數(shù)（CBA14101）計入組合收益，以此模擬投資組合收益。

測算結果如表5所示。整體來看，杠桿組合總體保持了基準組合的優(yōu)點。由于現(xiàn)券與替代現(xiàn)券的國債期貨并不完全對等，隨著杠桿水平的提升，風險收益表現(xiàn)有所降低。

其中，低杠桿的利率替代組合年化收益率約為6.13%，相對于基準組合增加了0.86個百分點，高于20/80股債組合0.24個百分點；夏普比率、卡瑪比率接近基準組合，分別是20/80股債組合的2.2倍、2.5倍；組合年化波動率、最大回撤值相對于20/80股債組合均有明顯下降。

在1倍杠桿率情況下，年化收益率較基準組合提升1.97個百分點，高于20/80股債組合1.35個百分點；夏普比率、卡瑪比率分別是20/80股債組合的1.61倍、1.93倍，分別下降至基準組合的62%、63%。在中、高杠桿情況下，歷史收益的絕對優(yōu)勢更為明顯，組合波動率和最大回撤風險有所放大。其中，2倍杠桿組合的夏普比率、卡瑪比率分別是20/80股債組合的1.28倍、1.61倍，3倍杠桿組合的夏普比率和卡瑪比率仍然優(yōu)于20/80股債組合。

跨資產(chǎn)動量效應有助于優(yōu)化杠桿組合

（一）管理杠桿組合的期貨倉位模型風險

由于CTD債券的久期切換，國債期貨和現(xiàn)券的替代關系并不穩(wěn)定。尤其是在收益率低位，久期切換可能被動放大期貨杠桿，簡單使用國債期貨久期替代率存在風險。在杠桿組合基礎上，可以適度引入國債期貨的交易策略，以更好地管理杠桿組合的久期風險。

債券、股票、商品市場共同反映了投資者對基本面、通貨膨脹和風險偏好等市場因子的預期，三者之間存在內在聯(lián)系。已有文獻研究顯示，金融資產(chǎn)與自身和周邊市場的歷史收益都有一定程度的時序相關關系，或稱之為跨資產(chǎn)動量效應。筆者通過選取跨資產(chǎn)動量指標，構建國債期貨的動量因子策略，進而對杠桿組合的期貨倉位進行優(yōu)化。

（二）動量因子的選取和超額收益情況

1.跨資產(chǎn)動量因子的指標選取

動量效應的形成，主要是因為市場對具有中期影響的信息交易不足，而對具有短期和長期影響的信息存在過度交易風險。筆者采用中債-10年期國債凈價指數(shù)（CBA04502）衡量債市自身的時間序列動量。商品市場動量選取上期工業(yè)金屬指數(shù)（INEI）來反映螺紋鋼、有色金屬等工業(yè)原材料的價格趨勢和通脹壓力。股票市場動量選取中證流通全收益指數(shù)（H00902），反映A股市場整體的盈利效應和風險偏好。

債券市場的核心信息以季度為主，以月度頻率動態(tài)修正預期。結合數(shù)據(jù)驗證，筆者分別以40、60和120個交易日作為債券、商品和股票市場的動量形成期3。債券以凈價指數(shù)漲跌0.25個百分點作為動量閾值，超過0.25%計為1（多），低于-0.25%計為-1（空），介于其間計為0（震蕩）。商品指數(shù)和股票指數(shù)均以漲跌幅超過年化收益3%計為1，負收益計為-1，介于其間計為0。

2.納入動量因子可獲得較為顯著的超額收益

筆者對投資組合按月度頻率評估動量指標。為便于策略實施和避免短期反轉效應，使用月末倒數(shù)5個交易日并經(jīng)5日移動平均的數(shù)據(jù)計算動量信號。組合持有1個月，月末進入下一個動量考察期。

其中，單因子策略根據(jù)相關資產(chǎn)的動量方向調整期貨持倉：如債券動量處于震蕩區(qū)間，則保持100%國債期貨倉位；如債券動量為正（負），增（減）配30%國債期貨倉位；股票、商品動量則反向調整。多因子策略匯總跨資產(chǎn)信號，計算看多信號和看空信號的數(shù)量差值作為有效信號。按照信號方向調整國債期貨持倉。當出現(xiàn)1、2、3個正（負）有效信號時，分別增（減）配10%、30%、50%的期貨倉位。如有效信號為0，則保持100%國債期貨倉位。

和10債期貨指數(shù)相比（見表6），動量因子策略有助于改善風險收益表現(xiàn)，且多因子策略的投資效果優(yōu)于單因子策略，進一步證實了跨資產(chǎn)動量效應的有效性。具體來看，在倉位整體可比的情況下，單因子策略的年化收益率提升0.53%～0.73%，夏普比率、卡瑪比率平均提升0.15和0.20。多因子策略的年化收益提升1.07個百分點，最大回撤率降低3.1個百分點，夏普比率、卡瑪比率提升0.26和0.45。

（三）進一步改善國債期貨杠桿組合的收益表現(xiàn)

在杠桿組合的基礎上，保持現(xiàn)貨資產(chǎn)權重不變，根據(jù)上文多因子策略優(yōu)化國債期貨杠桿倉位。如表7所示，在國債期貨倉位調整之后，相較杠桿組合，不同倍數(shù)的動量加杠桿組合年化收益均得到顯著提升，波動率未見放大，最大回撤顯著下降，進一步提升了風險收益指標。

總結與討論

經(jīng)過十年的市場培育，國債期貨已經(jīng)逐步成為境內金融機構管理債券資產(chǎn)利率風險、調整資產(chǎn)負債久期缺口、提升資產(chǎn)管理效率的必要工具。國債期貨在現(xiàn)券替代和資產(chǎn)配置方面的作用得到機構投資者的充分認可。一方面，其有助于提升現(xiàn)券配置效率，節(jié)約交易成本；另一方面，國債期貨普遍存在正基差以及遠月貼水的價差結構，在價差收斂過程中可獲得一定的超額收益。

對于“固收+”產(chǎn)品，從風險平價模型出發(fā)，借助國債期貨的現(xiàn)券替代功能，能夠構建不同風險水平且風險收益相對占優(yōu)的資產(chǎn)組合。在多頭策略框架下，這些組合能夠取得較好的風險收益表現(xiàn)。由于國債期貨對現(xiàn)券的替代并不完全等價，在杠桿過高的情況下，風險收益優(yōu)勢會弱化，經(jīng)測算，1～2倍杠桿或較為合適。在回溯期內，股票資產(chǎn)平均占比基本不超過15%，國債期貨合約價值占比在50%～150%區(qū)間波動。

實踐中，以上數(shù)據(jù)符合多數(shù)私募產(chǎn)品的投資范圍要求。但公募基金目前仍存在“買入國債期貨合約價值不得超過基金資產(chǎn)凈值的15%”的限制。而在商品期貨市場，自2019年以來已經(jīng)成立一系列期貨指數(shù)基金，相關產(chǎn)品持有期貨多頭合約的比例約定在基金資產(chǎn)凈值的90%～110%。

2023年4月，中金所、中證商品指數(shù)公司聯(lián)合發(fā)布了中國國債期貨系列指數(shù)。該系列指數(shù)反映了多頭替代策略下國債期貨市場的長期收益表現(xiàn)。相信指數(shù)的長期積累和市場滲透有助于促進國債期貨的多元應用，在資產(chǎn)配置中的重要性將進一步提升。（文章僅代表作者個人研究觀點，不代表所在單位意見）

參考文獻

[1]曹星萌，姚遠，陳瑞. 2021年國債期貨市場運行報告[J]. 債券，2022（3）. DOI： 10.3969/j.issn. 2095-3585.2022.03.015.

[2]高秋明，胡聰慧，燕翔. 中國A股市場動量效應的特征和形成機理研究[J]. 財經(jīng)研究，2014，40（2）.

[3]曾蕓，霍達，袁紹鋒. 國債期貨促進貨幣政策利率傳導了嗎？——基于國債期貨、現(xiàn)貨與回購市場聯(lián)動的視角[J]. 金融評論，2019，11（6）.

[4] Aleksi Pitk?j?rvi， Matti Suominen， Lauri Vaittinen. Cross-asset signals and time series momentum [J]. Journal of Financial Economics， 2020， 136（1）.

[5] Tobias J. Moskowitz， Yao Hua Ooi， Lasse Heje Pedersen.Time series momentum[J]. Journal of Financial Economics， 2012， 104（2）.