固定收益交易策略系统(三)
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发布时间：2024-10-01 07:02
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时间：2024-10-08 07:52
在债券交易的世界里，每一步决策都如同一条时间链，而“买-等待-卖”的操作模式尤为关键。在《固定收益交易策略系统（一）》中，我们已经探讨了这个策略的基础，现在让我们更深入地剖析其三个核心变量：等待时间（TT时间）、市场利率变化，以及选择的债券类型。
变量解析</
第一个变量是等待时间TT，这是决定持有期收益率的关键因素。市场利率的波动在TT时间后会对债券估值产生影响，投资者需谨慎衡量这段时间内的利率变动可能带来的收益或风险。而选择哪只债券或哪个期限，更是考验交易者的眼光和策略。
Y的量化：持有期收益率</
交易中的Y，即持有期收益率，无疑是衡量策略成功与否的硬指标。我们的核心API能轻松处理这种多变量问题，但如何以直观方式展示呢？通过表格，我们将复杂的数据转化为易于理解的对比，如Buy and Hold策略情景对比和市场活跃券的骑乘策略收益对比。
Buy and Hold策略对比</
输入Excel的详细数据，包括债券组合和变量，便能得出清晰的情景收益率对比表。其中，pips列揭示了债券期末估值的变动，而T+n的持有期则直观展示了收益率变化。结果揭示出，利率下行带来的收益优势和长持有期下的ytm影响，符合我们对固定收益市场的基本认知。
骑乘策略的简化</
在债券丛林中，骑乘策略需要精准选择。借助张神马钊的理论基础，我们简化了骑乘问题的解决方案。首先，通过Hermit插值法构建市场收益率曲线，然后根据输入的持有时间，预测债券在特定时期的持有期收益。通过对比不同债券的收益变化，确定最优骑乘组合。
例如，选取国开债中的活跃品种，以1个月持有期为例，190210和190205两只7年期国开券表现优异，但需要对收益率曲线进行微调，以实现最优收益平衡。
未来展望</
尽管当前的简化假设有助于理解，但我们明白收益率曲线的形状变化不可忽视。计划引入历史数据和Monte Carlo Simulation，以更准确地模拟市场动态，优化我们的固定收益交易策略系统，为交易者提供更全面、动态的决策支持。
