收量 | 指数 涨跌（％） | | --- | | 名称 | | ┣证指数 3800 -1.76 5.75 0.91 | | 深证综指 2394 -1.91 8.79 1.33 | | 风格指数 == (%) | 昨日 近１个月 近６个月 | | | --- | --- | --- | | 大盘指数 -1.49 | 6.7 | 11.1 | | 中盘指数 -1.49 | 9.23 | 11.99 | | 小盘指数 -1.59 | 9.17 - | 13.04 | | 涨幅居前 行业(%) | | 昨日 近１个月 近６个月 | | | --- | --- | --- | --- | | 通信设备 | 2.63 | 42.49 | 69.44 | | 小会属II | 1.78 | 14.22 | 64 | | 真他电源设 | 0.91 | 20.56 | 23.34 | | 金属新材料 | 0.68 | 16.89 | 36.78 | | 互联网电商 | 0.35 | 7.45 | 13.56 | | 跌幅居前 行业(%) | 昨日 | 近１个月 近６个月 | | | 化妆品 | -4.73 | 3.55 | 1 ...

证券分析师：黄伟平 A0230524110002 栾强 A0230524110003 2025.08.27 主要内容 风险提示：模型计算可能存在误差，指标选取可能不够全面，历史回测不代表未来 www.swsresearch.com 证券研究报告 2 证 券 研 究 报 告 10年国债利率月度择时策略：模型更新与应用 ——利率择时策略研究系列之五 ◼ 此前我们在报告《似曾相识燕归来：10年国债利率月度择时——利率择时策略研究系列之一》中，建立了基于历史 相似度的量化预测模型，探索通过定量模型的方法对主观决策加以补充和验证。 ◼ 考虑到政策环境和市场特征的变化，我们对月度利率择时模型进行了更新： • 丰富因子指标：增加外部压力、资产比价等维度的因子指标。 • 差异设置权重：针对不同类型因子指标赋予差异化权重。 • 修正季节处理：月份数字转化为弧度，实现月份数字头尾相近。 • 缩减历史区间：减少历史相似时期的搜索数量，注重当前与近期历史的可比性。 ◼ 模型依然保持时效性，月末即可计算预测下个月利率中枢的变化方向。 ◼ 新模型的预测方向胜率优于原模型： • 2019.01-2025.07期间，新模型预测方向胜率达到6 ...