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2026
联系人:谭逸鸣、刘雪
摘 要
本篇侧重于两个方面:(1)如何借助AI工具辅助完成可比券组合的全量精细化筛选?(2)如何将主体骑乘结果可视化呈现?
一、如何筛选全量可比券组合?
借助AI工具辅助完成目标券&可比券组合的筛选,可实现同主体内任意两只券的全量配对和组合:
Step1:读取存量债券文件。加载存量公募债券数据(剔除永续债和担保债),覆盖18648条记录、2749个发行人,为筛选提供数据基础。
Step2:单主体筛选测试。以津城建为样本验证筛选条件——债券A、B剩余期限均≥0.1年(剔除临近到期、报价易失真的个券),且B与A剩余期限差∈[0.05, 1]年(差值过小噪音大)。测试得到106只候选债券、1815组组合。
Step3:统计发行人总数。全市场去重统计得2749个发行人,作为批处理规模基数。
Step4:全市场批量筛选。将Step2验证过的配对逻辑推广至全部发行人,生成全量51222组组合,覆盖1881个发行人。
Step5:区间收窄衍生。在Step4全量结果上二次过滤期限差区间(如[0.05, 1]收窄至[0.05, 0.5],对应"半年内"窗口),无需重读原始数据,得到28131组组合,覆盖1662个发行人。
二、如何可视化骑乘结果?
我们进一步搭建一个无需安装、双击即可离线打开的可视化网页工具(内置数据解析逻辑,不依赖网络和外部库),只需上传上述计算结果,便可根据需要进行可视化筛选和展示。
基于日常可能用到的情形,目前提供三种模式的可视化呈现。
模式一:主体“收益率曲线”形态。该模式下,可观察单主体“收益率曲线”形态,并与其对应的中债收益率曲线作对比;可观察多主体“收益率曲线”形态,可与其对应的中债收益率曲线对比,或与其他主体对比。
模式二:单主体骑乘收益对比。该模式在上述主体“收益率曲线”形态的基础上同步显示个券骑乘结果,并突出显示主体内部骑乘收益更高个券。
模式三:多主体骑乘收益对比。该模式结合上述多主体“收益率曲线”形态和单主体骑乘收益对比,用以显示不同主体个券骑乘结果,并突出显示所选主体内部骑乘收益更高个券。
上述三种模式下:均设置主体评级、隐含评级、信用类别、买入券期限、持有期限等多个可选标签项以便满足不同条件下的各类对比;鼠标悬停在图上圆点可查看对应债券/组合的详细信息;横轴支持拖动滑块缩放剩余期限区间,聚焦特定期限段观察曲线形态。
整个工具封装为单一HTML文件,可独立分发、离线复核。
但需要注意的是,上述过程仅仅是以更加可视化的形式帮助我们完成初步筛选,前期对比逻辑和后期择券选择是其不能替代的。
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核心图表(完整图表详见正文)
风险提示:假设限定偏差;基本面变化超预期;报告筛选个券仅为罗列,不构成投资建议。
报告目录
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我们在 2026 年 4 月 1 日发布的报告《信用骑乘个券精选》中重点讲述了几个方面的内容:
(1)信用主体骑乘的逻辑和关键假设;
(2)如何筛选和构建可比券组合并计算组合收益?
(3)如何基于上述结果尽可能挖掘主体收益率曲线的“凸点”。
相关底层逻辑和运行流程前期已经阐明,此处不再赘述,本篇侧重于两个方面:
(1)如何借助AI工具辅助完成可比券组合的全量精细化筛选?
(2)如何将主体骑乘结果可视化呈现?
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如何筛选全量可比券组合?
我们在2026年4月1日发布的报告《信用骑乘个券精选》中,是通过对每个信用主体,从剩余期限在0.5年以上的个券按照“0.1Y+0.1Y”的双步长依次向上遍历的方式,筛选目标券&可比券组合:
截至2026年3月30日,在有公募存量债券分布的2685家主体中,我们目前共整理了10785个目标券&可比券组合,覆盖1469个发行人(剩余期限0.5-10年、期限差在0.5年以内)。
而借助AI工具辅助完成目标券&可比券组合的筛选,可实现同主体内任意两只券的全量配对和组合:
Step1:读取存量债券文件。加载存量公募债券数据(剔除永续债和担保债),覆盖18648条记录、2749个发行人,为筛选提供数据基础。
Step2:单主体筛选测试。以津城建为样本验证筛选条件——债券A、B剩余期限均≥0.1年(剔除临近到期、报价易失真的个券),且B与A剩余期限差∈[0.05, 1]年(差值过小噪音大)。测试得到106只候选债券、1815组组合。
注:基于骑乘考虑,可限定两只券的期限差在0.5年以内,亦或是1年以内,此处先用更长期限差作初步筛选。
Step3:统计发行人总数。全市场去重统计得2749个发行人,作为批处理规模基数。
Step4:全市场批量筛选。将Step2验证过的配对逻辑推广至全部发行人,生成全量51222组组合,覆盖1881个发行人。
Step5:区间收窄衍生。在Step4全量结果上二次过滤期限差区间(如[0.05, 1]收窄至[0.05, 0.5],对应"半年内"窗口),无需重读原始数据,得到28131组组合,覆盖1662个发行人。
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如何可视化骑乘结果?
汇总上述目标券&可比券组合,同样逐个计算相应个券估值、超额利差、主体斜率和中债曲线斜率差值,以及当前日期按照目标券估值买入,并在未来持有一定期限后按照可比券估值卖出下的静态持有期回报。
基于此计算结果,可作进一步的分析和筛选;但上述筛选出的骑乘目标券&可比券组合数量明显更多,仅凭表格判断哪些个券骑乘收益更高有其可行性,但就收益率曲线“凸点”这一直观性角度而言稍显不足。
为此,我们进一步搭建一个无需安装、双击即可离线打开的可视化网页工具(内置数据解析逻辑,不依赖网络和外部库),只需上传上述计算结果,便可根据需要进行可视化筛选和展示。
注:计算过程仍需在Excel中进行,上传文件应为保存好的计算结果。
基于日常可能用到的情形,目前提供三种模式的可视化呈现。
1、模式一:主体“收益率曲线”形态
该模式下:
一、可观察单主体“收益率曲线”形态,并与其对应的中债收益率曲线作对比。
(1)主体“收益率曲线”均依据主体现有存量债券绘制;延续前述筛选所用底稿,限于公募存量债,并剔除了永续债和担保债;
(2)主体对应的中债收益率曲线选择依据:①主体隐含评级、②是否在天风固收城投名单。若在名单内的主体依次对应中债城投债收益曲线,否则对应中债中短票收益率曲线。
下图是以津城建为例的展示。
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二、可观察多主体“收益率曲线”形态,可与其对应的中债收益率曲线对比,或与其他主体对比。
(1)若所选主体对应同一条中债收益率曲线,则对应展示主体“收益率曲线”和他们所对应的同一条中债收益率曲线。
下图是以部分隐含评级均为AA的城投主体为例的展示。
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(2)若所选主体对应的不是同一条中债收益率曲线,则对应仅展示所选主体的“收益率曲线”。
下图是以存量规模前5的省级交投类平台为例的展示。
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2、模式二:单主体骑乘收益对比
该模式在上述主体“收益率曲线”形态的基础上同步显示个券骑乘结果,并突出显示主体内部骑乘收益更高个券。
仍以津城建为例:
可设定:①买入期限的上下限,比如0-3年;②持有期限的上下限,未设定默认[0.05, 0.5]年;③持有期回报最高的组合数量,比如5组。
据此便可返回在0-3年津城建存量债券中,持有半年内,持有期回报最高的5只个券是哪些,分别对应什么期限、多长持有期以及对应持有期回报是多少。
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3、模式三:多主体骑乘收益对比
该模式结合上述多主体“收益率曲线”形态和单主体骑乘收益对比,用以显示不同主体个券骑乘结果,并突出显示所选主体内部骑乘收益更高个券。
仍以部分隐含AA的城投主体为例:
可设定:①买入期限的上下限,比如0-3年;②持有期限的上下限,未设定默认[0.05, 0.5]年;③持有期回报最高的组合数量,比如6组。
据此便可返回在0-3年津城建、云交投、湖北科投的存量债券中,持有半年内,持有期回报最高的6只个券是哪些,分别对应什么期限、多长持有期以及对应持有期回报是多少。
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此外,上述三种模式下:
均设置主体评级、隐含评级、信用类别、买入券期限、持有期限等多个可选标签项以便满足不同条件下的各类对比;
鼠标悬停在图上圆点可查看对应债券/组合的详细信息;
横轴支持拖动滑块缩放剩余期限区间,聚焦特定期限段观察曲线形态。
整个工具封装为单一HTML文件,可独立分发、离线复核。
但需要注意的是,上述过程仅仅是以更加可视化的形式帮助我们完成初步筛选,前期对比逻辑和后期择券选择是其不能替代的。
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附录:天风固收城投名单筛选标准
我们综合相关主体的股东/实控人、主要业务类型、展业区域、营收情况等因素,将广义城投平台分为5大类别:
(1)城投平台:主要从事城市基础设施建设相关的公益性项目,比如土地整理、市政道路、保障性安居工程等。
(2)准公益性平台:主要从事供水、供热、供电等民生运营相关项目,以及高速、铁路、轨交等有收费性质的公共交通类项目的建设和运营。
(3)产投平台:承担区域内国有资产保值、增值功能,进行产业投资的国有资本运营主体;部分文旅类平台、特殊产业类平台亦归于此类。
(4)金控平台:主要从事担保、租赁等非银金融类业务的平台。
(5)园区平台:负责范围对应某个园区,可能是国家级经开区/高新区或其他国家级产业园区,也可能是省级园区或其他有一定定位的功能区;既包括从事相关公益性、准公益性业务的平台公司,也包括承担招商引资功能的产业投资类平台。
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※风险提示
1、假设限定偏差。相关收益率计算均基于主体收益率曲线形态不变和静态持有期回报两个理想假设,实际情况或更为复杂。
2、基本面变化超预期。经济基本面变化可能超预期。
3、报告筛选个券仅为罗列,不构成投资建议。
※研究报告信息
证券研究报告:《信用策略随笔:AI智研:信用骑乘精细化与可视化》
对外发布时间:2026年07月09日
报告发布机构:天风证券股份有限公司(已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格)
本报告分析师:谭逸鸣S1110525050005 ; 刘雪 S1110525060001
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