如何感知30Y国债的温度？——交易情绪温度计与择时应用

来源：市场资讯

（来源：债文新说）

报告摘要

• 首先，我们从30Y国债交易情绪动量模型出发，刻画交易情绪的三重锚——热度、共识、风险，分别从交易热度、观点共识与尾部风险三个维度，捕捉市场对于30Y国债的交易情绪。

  ➤ 热度锚：以超长债换手率刻画市场交易热度与流动性状况。换手率的顶部与底部常成为行情的阶段性转折点。就当下而言，超长债换手率正逐步回落，或表明市场对超长债的关注度正在降温，行情启动可能仍需等待。

  ➤ 共识锚：以机构共识度刻画市场参与者观点的凝聚程度。综合保险、券商、中小行、基金四类机构的交易行为构建该指标，共识的形成或对应趋势的启动。

  ➤ 风险锚：以交易拥挤度表征头寸集中度与市场脆弱性，其核心价值或在于刻画行情演进的阶段。当拥挤度过高时，市场往往面临反转风险，或可作为尾部风险的预警信号。

• 其次，我们基于三重锚做定量检验，构建清晰可比的30Y国债温度计。以中债-30年期国债全价指数为目标变量，检验测算各因子的解释力度，最终将换手率、机构共识度与交易拥挤度三个因子合成综合信号，并依据综合信号的分布，划分出冰点、观望、温和、积极、强劲五个区间，形成带刻度的情绪动量指标。截至2026年9月4日，综合信号为+0.013，位于近一年65%分位数，情绪温度处于温和区间。近两周该指标持续上行，或指向部分资金具备较强的做多诉求。

• 最后，我们将情绪信号转化为交易决策，构建双阈值突破叠加中性仓位的择时策略。2019年2月至今的回测显示，该策略全样本年化收益4.09%，小幅高于单边持有基准的3.62%；风险指标明显优化，年化波动率与最大回撤均有所收窄，夏普比率亦提升较多，风险调整后收益的改善或更为确定。

风险提示：市场环境大幅变化、宏观事件冲击、模型失效

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30Y国债交易情绪动量模型

1.1. 交易情绪三重锚：热度、共识、风险

热度锚：选取30Y国债换手率作为代理变量，从市场交易热度、活跃度变化等维度来观察资金是否开始关注30Y国债这类资产。当换手率处于低位时，市场关注度较为有限；随着换手率逐步抬升，市场共识将开始凝聚。

共识锚：利用机构共识度来刻画市场参与者的共识凝聚程度。当共识开始凝聚时，可能意味着行情趋势即将启动，可能构成趋势拐点信号。

风险锚：以交易拥挤度作为分析指标，表征头寸的集中度与市场脆弱性。当拥挤度过高时，市场往往面临反转风险，或可作为尾部风险的预警信号。

1.2. 热度锚：超长债换手率

热度维度，超长债换手率，刻画超长债的市场交易热度与流动性状况。计算公式如下：

超长债换手率通过衡量交易活跃度，间接反映全市场资金对该资产的追捧热度，其对行情的刻画或体现在两个维度。其一，换手率的快速上行既可能对应上涨行情中的追涨，也可能源于下跌中的恐慌性抛售。比如在牛市的框架下，行情启动初期，债券成交笔数温和放量，换手率自低位攀升；进入牛市末期，筹码在短期交易者手中充分换手后，往往以长期持有者承接来收尾，与此同时，换手率亦升至高位。其二，换手率的极端值可能同样具有信号意义，换手率的顶部与底部，常常成为行情的阶段性转折点。例如2025年6月、2026年3月等关键节点。就当下而言，超长债换手率正逐步回落，或表明市场对超长债的关注度正在降温，行情启动可能仍需等待。

1.3. 共识锚：机构共识度

共识维度，我们先以基金来举例说明这一指标的构建逻辑。基金交易共识度是用以衡量基金内部多空观点凝聚程度的指标，计算公式如下：

基金对20-30Y国债的净买入规模虽能反映配置热度，但受轧差计算影响，无法明确刻画其内部的观点表达情况。为此，我们引入“交易共识度”这一概念，可更直接地观察基金内部观点的凝聚程度，进而判断交易盘的“上车”节奏。该指标越趋近+1，代表基金内部做多一致性越高；越趋近-1，代表基金整体做空一致性越高；越趋近于0，则表明基金系统内多空分歧越明显。

以2026年两轮行情为例：1月中旬，基金分歧度自低位回升，表明此前较为一致的悲观态度出现松动，部分资金开始试探性做多，30Y国债同步开启阶段性下行。4月，基金内部迅速就做多达成共识，分歧度自低位向高位快速攀升，推动了一波“争先上车”式的快速下行行情。两段历史复盘或表明，分歧度从收敛（无论是做空还是做多一致性的弱化）走向做多一致性的过程，可能对应着超长债行情的启动。就当下而言，基金共识度冲高后回落，显示内部做多共识可能有所松动，短期行情的演绎或暂告一段落。

1.4. 风险锚：交易拥挤度

风险维度，关注超长债交易拥挤度指标，主要表征资金在超长债活跃券上的交易集中情况。计算公式如下：

该指标通过计算活跃券与次活跃券的成交占比，来判断市场的交易拥挤程度。与换手率类似，该指标同样也从两重视角揭示债市行情的演绎。

• 视角一，观察拥挤度是否开始快速攀升。在牛市中，这或对应资金“争先上车”，而行情也大概率进入后半场，可能对应最后的压利差阶段；在熊市中，则更可能反映机构或存在“恐慌踩踏”的倾向，可能体现为最后的集中出逃。

• 维度二，关注指标底部的信号意义。拥挤度触底，或表明前一轮行情基本告一段落，新一轮的行情或正在酝酿。例如2024年11月、2025年3月中旬、2025年6月及2026年1月等关键节点，大多出现过类似特征。

总的来看，此类指标能够较好地刻画行情演进的阶段，帮助投资者感知当下所处的周期位置。

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如何构建30Y国债温度计？

前文提到的情绪动量模型虽能从多个维度刻画 30Y 国债的交易热度，但输出仍偏定性、较为模糊。尤其当三项指标方向出现背离时，更难收敛为一个清晰、可比的统一信号。

因此我们需要进一步的定量研究：先测算各因子对行情的解释力度，再将其合成为综合信号，最后依据综合信号的分布，构建带刻度的情绪动量指标。

2.1.确定各因子的解释力度

目标变量上，我们选取中债-30年期国债全价指数作为标的资产：该指数以“净价”+“应计利息”计价，既能反映 30Y 国债价格变动带来的资本利得，也涵盖了票息在持仓周期内的逐日累积，更加地贴近实际投资收益。

2.1.1.换手率因子

对原始换手率分别取 5/10/20/30 日四个窗口的移动平均，再以 252 日滚动窗口，逐一计算各窗口序列与 30Y 国债全价指数价格变动的 Rank IC（Spearman 秩相关系数），据此筛选最优因子。

我们以 |IR| × |IC| 作为综合评分，其中 |IC| 反映预测力的强度，|IR| 反映其稳定性。由于 MA_30d 在这两项上均最优，我们将换手率的平滑窗口定为 30 日，并将该窗口下的换手率作为因子纳入模型。

此外，计算结果显示换手率为负向因子。即当30Y国债换手率快速升高时，通常伴随收益率的上行（债券价格的下跌），背后或是持有人在快速减仓。

2.1.2. 机构共识度因子

前文在探讨机构共识度时，我们仅以基金交易为例，用于展示如何借助机构交易共识判断行情演绎的阶段。但实际上以保险为代表的配置盘行为，和交易盘中券商等更为灵活的资金流向，同样具有参考价值。

因此在最终构建模型时，我们将保险、中小行、券商、基金等四类机构的30Y国债交易共识度数据一并纳入，合成一个综合性的机构共识度因子。该因子计算公式如下：

就方向而言，该因子为正向——机构做多一致性越高，后续收益率越倾向于下行。参数上，最终采用10日移动平均版本。

2.1.3. 交易拥挤度因子

实际上在刻画超长债拥挤度时，我们可以从多个维度出发。比如，可以计算30Y国债活跃券+次活跃券占本期限所有国债的成交占比；也可以将分母替换成全部国债，计算成交占比。那么，何者更优呢？

从计算结果来看，当分母取全部30Y国债成交规模、且移动窗口设为30日时，因子的解释力度最强。

同样的，该指标为负向指标，即当拥挤度处于较高水平时，可能意味着短期价格有透支的风险，未来回调的可能性增加。

2.1.4. 30Y国债温度计

最后，我们将换手率、机构共识度与拥挤度三个因子在统一方向后等权合成，构建综合信号，并依据其分布划分为冰点、观望、温和、积极、强劲五个区间，以刻画当前市场 30Y 国债的情绪强弱。

截至2026年9月4日， 30Y国债情绪动量温度计综合信号为+0.013，位于近一年65%分位数，情绪温度处于温和区间。近两周温度计指数持续上升，或指向债市部分资金具备较强的做多诉求。

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择时案例参考：如何将情绪信号转化为交易决策？

基于综合信号，我们构建一个双阈值突破叠加中性仓位的简单择时策略：信号上穿买入阈值时加仓，下穿卖出阈值时减仓，其余时间维持中性仓位。鉴于样本期内债市整体处于牛市、趋势性持有占优，我们将中性仓位设定在较高水平——70%。

策略综合交易规则如下：

• 信号从下方穿越 +0.25 → 满仓 100%；

• 信号从上方穿越 -0.25 → 空仓 0%；

• 信号位于 [-0.25，+0.25] → 中档 70%；

• 无触发 → 维持当前仓位；

• 基准策略 → 全程单边做多。

综合信号的交易执行情况如下表所示。整体来看，该策略年均调仓约23次，大致每两周调整一次仓位，属于相对中频的策略。从仓位分布看，约40%的时间维持中性仓位，满仓与空仓时长基本相当，各占约30%，三档仓位分布较为均衡。

从组合净值曲线来看，样本内由于2024年债市呈趋势性牛市、单边持有占优，择时策略反而未能跑赢基准；进入样本外，2025年债市出现大幅回调，择时策略及时规避了这段下跌，因而表现突出。就全样本而言，择时策略小幅跑赢基准。

更重要的是，相较于基准策略，择时策略的风险指标有明显的改善：年化波动率与最大回撤均有所收窄，夏普比率亦提升较多，风险调整后收益的改善更为确定。

若进一步拆解各因子的贡献度，可以得到以下结论：

• 机构共识度是该择时策略收益的主要来源，但单独用作择时信号时，调仓次数达282次，换仓过于频繁，实际交易中存在交易成本，或在一定程度上侵蚀投资收益；

• 换手率、拥挤度可能起到了压舱石作用，有效地降低策略的调仓频率，但夏普比率偏低；

• 而综合信号则兼取三者之长，以4.09%的年化收益与1.21的夏普比率整体占优。

风险提示：市场环境大幅变化、宏观事件冲击、模型失效