让技术因子更有效：“场景化”与精准适配
本报告导读：
技术因子的择时在债市中的效果争议较大。本文构建技术因子"场景适配"筛选体系，通过趋势/反转/动量/日频方向四类场景独立回测，筛选出各维度优质因子，以"分场景作战"取代传统单一信号模式，可提升择时策略灵活性与稳定性。
投资要点：
我们尝试为技 术因子贴上“能力标签”，基于因子有效性取决于场景适配性而非量价属性的核心思路，通过分场景回测将不同因子分类至“趋势、动量、反转、日频方向”四个信号场景中，筛选出各场景下表现优异的技术因子。通过“分场景作战”模式取代传统“一刀切”使用方式，既保留技术因子在局部行情中的敏锐度，又通过多因子组合拳规避单一信号失效风险，相当于为策略配备“多套工具包”，灵活适配不同市场环境需求，也可作为基础提升多因子模型的胜率。
通过回测可以也看到，分场景优选出的因子整体在2024 年11 月以来的宽幅波动行情中展现出较强的适应能力。
技术因子“时灵时不灵”的背后：没有“万能因子”，只有“场景适配”。在国债期货择时策略的构建中，技术因子因其能够通过统计规律和量价特征直观捕捉市场情绪变化，始终是量化框架中不可或缺的组成部分。然而实际应用往往会发现技术因子效果存在显著不稳定性，其核心矛盾就在于多数技术因子仅能在特定行情或场景下有效发挥作用，因此其更适合作为局部信号提示，而非普适性策略的构建基础。
基于四个策略场景，筛选局部场景下更为适用性的优质因子。首先，基于趋势、反转、动量、日频方向四个策略场景，对T 合约各个因子进行在2015-2023 年期间的表现进行回测，锁定在对应场景中胜率较高的优势因子；继而通过因子在测试集(2020-2024)中的风险收益比进行二次筛选，其中，趋势场景中cntn 通过极端分位数的突破捕捉趋势行情的可能；反转场景中cntd 通过涨跌天数之差来量化市场情绪的钟摆极限，可较为有效的捕捉情绪反转拐点；动量因子中ATR 通过波动幅度阈值确认动量持续性的效果极佳；日频方向因子中sumn 与cntn 分别在胜率与夏普比率方面具有相对优势。
在2024 年11 月以来的高频震荡行情中，国债期货市场先后经历快速走强、横盘震荡与涨幅回收三个阶段，行情节奏切换明显加快。
在此背景下，分场景优选的技术择时因子展现出对关键节点与趋势延续性的敏锐捕捉能力，为投资提供了有效的信号指引，具体而言：
①多头惯性强化（2024 年11 月末-12 月中下旬），债市在快速走强后短暂整理，市场对趋势延续性分歧增加，此时，动量因子组合与趋势因子cntn 均连续发出做多信号，精准提示后续涨势延续。②趋势反转预警（2024 年1 月中旬），当市场进入阶段性高位并再度盘整时，动量因子组合均发出做空信号，提示动量衰竭与获利盘离场迹象；③春节后债市反弹乏力，反转因子cntd 多次发出做空信号，提示市场行情反转将至，其后趋势因子cntn 与KUP2 在2 月中旬至3 月的“下跌-企稳-再下跌”中持续输出“空-多-空”信号，与行情节奏高度同步，凸显短周期参数对复杂波动的适应能力。
风险提示：因子筛选结论根据历史数据得到，随着市场环境的变化，因子的作用方向和作用强度可能发生变化，最优参数亦可能发生变化。当市场环境发生变化时，存在因子失效的可能性。
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