跨品种套利组合与期限利差跟踪 - 常见套利组合如TS*2-TF、TS*4-T、TF*2-T、T*3-TL与现券期限利差走势存在偏离，主要因组合未实现久期中性，无法完全免疫利率风险 [7][9][10] - 组合价值变动公式为：$a\Delta A-b\Delta B=a\times D(A)\times A\times\left(\Delta Y(B)-\Delta Y(A)\right)+\left(b\times D(B)\times B-a\times D(A)\times A\right)\times\Delta Y(B)$，其中第二项体现久期缺口影响 [9][10] - 当前TF*2-T久期缺口显著为负，TS*2-TF和T*3-TL久期缺口显著为正，TS*4-T缺口较小 [2][14] 久期缺口对套利策略的影响 - 久期缺口方向决定利率变动对组合价值的影响：负缺口组合（如TF*2-T）在利率下行时表现更强，正缺口组合（如TS*2-TF）在利率下行时受损 [14][19] - 若预期利率下行，可关注7Y-5Y期限利差收窄或5Y-2Y、30Y-7Y利差走扩机会；若预期利率上行，可关注5Y-2Y、30Y-7Y利差收窄或7Y-5Y利差走扩机会 [2][19] - TS*2-TF和T*3-TL适合交易熊陡/牛平，TF*2-T适合交易熊平/牛陡，TS*4-T因缺口小可直接跟踪7Y-2Y利差 [2][20] 净基差的作用与择时策略 - 净基差变动对组合价值的影响公式为：$b\times \Delta B_{nb}-a\times \Delta A_{nb}$，历史波动范围在±1元内，近年收敛至±0.5元内 [15] - 短期需对净基差择时：净基差偏低时构建多头组合可规避下行风险，长期因净基差围绕0波动，趋势性影响有限 [2][15][17] 国债期货CTD期限变化的影响 - 各期限国债期货CTD剩余期限近年下降，10年期主力合约CTD期限2023年起降至7年以下，导致T合约跟踪利率从10Y转向7Y [12] - 市场利率低于3%时短久期债券易成CTD，当前利率环境使CTD久期维持低位，套利组合久期缺口方向短期稳定 [22] 曲线形态套利的实操建议 - 需自行构建久期中性头寸以实现利率风险免疫，但因期货价格和CTD变化需频繁调整比例，实操难度较高 [26] - 蝶式套利（如2*TS-3*TF+T）因存在正久期缺口，在利率下行时表现弱于10Y-2Y利差 [24]

国债期货与利率互换市场分析 涉及的行业或公司 * 国债期货市场及利率互换市场[1][2][21] * 市场参与主体包括券商自营 资管类产品（公募基金 专户 私募） 个人投资者 银行和保险公司[5] 核心观点和论据 国债期货特点与功能 * 国债期货具备做空机制 保证金交易 标准化合约和每日盯市结算四大特点[1] * 国债期货具有套期保值 价格发现 一二级市场联动和优化资产配置四大功能[1] * 通过做多或做空可规避利率波动风险 获取市场对未来利率预判信息[1][2] 国债期货品种与市场运行 * 我国已推出2年期 5年期 10年期和30年期国债期货 实现关键期限全覆盖[4] * 期限越长 每日价格最大波动限制越宽 最低交易保证金要求更高（如30年期要求高于2年期）[4] * 2022年以来日均成交额呈现快速增长趋势 各期限合约成交持仓比在0.5~1之间[5][6] * 2023年以来连续三年持仓额显著抬升[5] 基差与套利机制 * 基差是现券价格与转换因子调整后期货价格之差 反映现券与期货价差关系[7][9] * 净基差在基差基础上考虑持有收益（票息收入减资金成本） 对选择最便宜可交割券（CTD）具有重要作用[10][11] * 隐含回购利率（IRR）表示空头持有现券交割所能获得的年化回报率 IRR最高的一般就是CTD[11] * 10年期国债合约当前CTD基本以7年左右发行期限的6至7年债券为主[11] 套保策略与实施 * 套保策略包括空头套保（规避利率上行风险）和多头套保（锁定未来较高利率水平）[12][13] * 套保比率计算采用DV01法（现券组合DV01除以CTD的DV01再乘转换因子）或久期法[14] * 套保过程需动态调整仓位并处理移仓需求 将现券波动风险转化为基差波动[13] 利率互换特点与功能 * 利率互换是场外金融合约 通过交换固定利率与浮动利率来规避利率风险[21] * 可实现规避利率风险 匹配负债与收入类型 价格发现 降低筹资成本以及投机交易等功能[21] * 标准化合约主要包括挂钩FR007（R007定盘利率）和挂钩三个月Shibor的合约[23] * FR007合约活跃期限主要为1年期和5年期 Shibor合约覆盖三个月到10年不同期限[23][24] 市场风险分析 * 国债期货套保面临CTD切换风险 基差风险 移仓成本 交叉套保效率问题 持仓限制和衍生品自身风险[17] * 利率互换套保面临基差风险（挂钩指标与实际收益率相关性不完全一致） 融资利差波动风险和期限错配风险[27] * 利率上行导致保证金要求增加 投资者需不断追加保证金 带来资金风险[19] * 场外合约存在信用风险 操作风险及估值风险 市场深度广度不如场内[30] 套利交易策略 * 国债期货套利分为方向性交易（做多或做空实现方向性博弈）和相对价值策略（期限套利 跨品种策略）[19] * 利率互换可用于方向型交易 息差交易（收取固定利率支付浮动利率）和相对价值交易[28] * 利用Ripple和3个月Shibor之间的价差变动机会进行套利[29] * 曲线策略包括通过买入TS（2年期）、卖出T（10年期）实现陡峭曲线操作[19] 其他重要内容 * 利率互换头寸了结有三种方式：反向对冲 终止协议和第三方接手原合约[22] * 短期限互换合约（一年及以内）主要受货币市场利率影响 长期限（5年）还受基本面因素影响[25] * 国债期货主要用于资产端套保 利率互换可实现四种套保方式（资产端和负债端的固定/浮动利率转换）[26] * 计算套保比率时假设收益率曲线平行变动 但实际情况需用修正方法如收益率贝塔法[14][15]

行业与公司 - 行业为国债期货市场，涉及国债期货合约、交易策略及定价机制[1][2][3] - 公司未明确提及，但涉及机构参与者如公募基金、银行、保险公司等[27][28] --- 核心观点与论据 **1 国债期货合约要素** - 合约面值：2年期对应200万人民币，5/10/30年期对应100万人民币[1][2] - 价格波动限制：2年期±0.5%、5年期±1.2%、10年期±2%、30年期±3.5%[1][4] - 最低保证金：2年期0.5%、5年期1%、10年期2%、30年期3.5%，杠杆倍数分别为29倍、50倍、100倍、200倍[4] - 移仓换月时间：主力合约到期前一个月18-20日[1][9] **2 定价与指标** - 国债期现定价关联：基差=现货价格-（期货价格×转换因子），净基差=基差-持有收益[3][13] - 关键指标：主力合约、CTD转换因子、银行回购利率、成交量/持仓量[8][9] - 转换因子应用：票面利率>3%时因子>1，反之<1，中金所定期公布[12] **3 交易策略** - **套保策略**：97中性法（简单）和基点价值法（精确），CTD券套保比例≈转换因子[28][29] - **套利策略**： - 正套（基差<0且IRR>资金利率）：买入现货+做空期货[31][32] - 反套（基差>0）：借券卖现货+做多期货[34] - 曲线套利：久期匹配下押注收益率曲线形态变化[35] - 跨期套利：利用主力/非主力合约价差，移仓期机会显著[35] **4 市场行为分析** - 持仓行为：通过多开/空开判断市场情绪，大单多开推升价格，空开反之[25][26] - 前二十大机构净持仓变化可辅助预判短期走势[26] --- 其他重要内容 - **CTD券选择**：卖方交割成本最低的债券，代码通过万德平台查询[11] - **银行回购利率**：正套策略核心指标，影响资金成本[14][15] - **盘口数据分类**：双开/多开/空开等8种成交性质，反映多空力量[24][25] - **跨品种套利**：国债与政金债/地方债利差交易[36] --- 数据引用示例 - 2年期合约杠杆29倍（保证金0.5%）[4] - 10年活跃券收益率下行1BP对应主力合约上涨0.11元[20] - 跨期套利案例单组合盈利1,600元[35]

国债期货市场走势 - 上半年国债期货整体承压 一季度跌幅明显 二季度企稳 十年期国债期货呈宽幅震荡走势 截至6月27日 T主连合约从年初109301微跌至109045 十债加权利率从167%小幅下跌至1644% [1] - 利率期限结构趋向平坦化 长期限品种TL韧性较强 短期限品种以下行为主 主要受流动性边际收敛影响 [1] - 市场走势分为三阶段：1月2日至3月17日TS与TF率先调整 T与TL高位盘整后回调 驱动因素是资金面收紧 3月18日至4月9日债市全面反弹 因资金面转松叠加中美贸易摩擦压制风险偏好 4月10日至今先抑后扬 贸易摩擦影响淡化后央行流动性投放支撑市场反弹 [2] 债市净基差特征 - 1-3月净基差从高位收敛至负值区间 因资金面收紧压制现券配置 4月后净基差自低位修复 但中枢仍低于一季度水平 修复动力来自IRR持续高于资金利率吸引基差交易 [2] 下半年债市展望 - 预计维持牛平格局 通胀约束决定宽松环境延续 上半年CPI偏弱 下半年预期回升但难超前期高点 实际利率需进一步降至负值区间才能启动补库周期 低通胀环境下货币政策难转向紧缩 [3] - 期限利差收敛趋势将持续 因居民理财端"资产荒" 房地产下行导致高质量资产供给不足 历史显示居民去杠杆会提前反映为期限利差收敛 [3] - 建议投资策略：逢低做多长期限品种TL 或采用空TS多T的曲线平坦化策略 需警惕政策扰动可能引发长端利率阶段性反弹 [4] 套利策略分析 - 当前各品种近远月合约净基差均为负值 IRR约18%略高于3个月资金利率 存在理论正套空间 但净基差中枢下移限制修复空间 正套收益弹性可能不足 [4]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2025 年以来国债期货“趋势牛”变“阶梯牛”，跨期价差隐含逻辑变化，需迭代跨期价差方向预测方法论 [4][5] - 除国债收益率、资金成本和净基差外，参与者交易行为、交割券和行情本身也影响跨期价差变化 [4][14] - 趋势行情下跨期价差与行情负相关，震荡行情时交割券不一致和多头驱动移仓换月成常态，跨期价差收敛与低基差环境有关，做多跨期价差可作风险对冲工具 [4][25] 根据相关目录分别进行总结 市场的更迭 - 2025 年起国债期货行情转变，债市宽幅震荡，期现交易时间不匹配影响显现，交易空间受限，跨期价差隐含逻辑变化，需迭代方法论 [5] 跨期价差方法论迭代 - 第一阶段（2015 - 2022）：资金面定价，季度移仓换月空头主导使跨期价差走阔，“多近空远”组合胜率和性价比高，跨期价差与行情正相关，不反映市场预期 [6] - 第二阶段（2023 - 2024）：预期定价，投资者结构变化，投机资金参与使跨期价差收敛，与行情负相关，反映市场对未来收益率预期 [8] - 第三阶段（2025 年以来）：跨期价差与行情负相关性阶段性转弱，投机交易空间受限，交割券影响主力合约定价，跨期呈远季升水，移仓换月多头倾向移仓使跨期收敛 [11] 影响跨期价差收敛因素 参与者的交易行为 - 投资者交易行为影响远季合约活跃度，2024 年末跨期价差反映市场预期与行情负相关，2025 年预期过度一致使行情转变，交易时间不匹配增加隔夜持仓风险 [15] - 4 月以来投机机构观点谨慎，避险情绪使现券收益率下行，期货做多空间有限，投资者被动止盈，跨期价差与行情负相关性减弱 [16] 交割券 - 实际收益率低于合约设计标的虚拟券收益率，到期时间越短现券越易成 CTD，影响 10 年期合约久期敞口和定价，短端合约 CTD 受影响显著，存在 IRR 套利机会 [21] - 移仓换月阶段，不同期限合约 CTD 变化使跨期价差收敛，短端合约更明显，2509 合约持仓量上行早于往期 [22] 行情 - 趋势行情下跨期价差与行情负相关，震荡行情时交割券不一致和多头驱动移仓换月成常态化规律，跨期价差收敛与低基差环境有关，做多跨期价差可作风险对冲工具 [25]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 - 美国对等关税落地后股指波动显著增大，短期指数或超跌，关注关税缓和迹象与股市结构性机会，人民币守住关键关口指数或企稳，目前指数短期偏震荡运行，IF估值较低建议逢低布局 [2] - 近期短端资金面中性，宏观侧变化密集，美国对等关税行政令落地使全球贸易不确定性大增，短期内国债避险属性凸显但价格已至高位，预计偏震荡运行，拉长时间看财政和货币政策先后顺序决定长端价格方向，若财政政策先行且国内经济向好，预计长端国债价格降温、收益率曲线更陡峭 [3] 各目录总结 经济数据 - 高频数据显示近期基建景气度少许增强 [5] 股指期现货市场表现 - 4月28日A股四大股指回落，上证指数跌0.2%报3288.41点，深成指跌0.62%报9855.2点，创业板指跌0.65%报1934.46点，科创50指数跌0.17%报1002.83点，市场成交10768亿元较前日减少602亿元 [2] - 行业板块中公用事业涨幅居前，房地产跌幅居前，从市场强弱看IH>IF>IC>IM，个股涨/平/跌数分别为1215/90/4105，沪深两市机构、主力、大户、散户全天资金分别净流入 -146、 -173、34、285亿元，分别变动 -224、 -127、 +133、 +217亿元 [2] - IM、IC、IF、IH次月合约基差分别为148.06、127.3、51.02与23.23点，基差年化收益率分别为 -17.49%、 -15.79%、 -9.37%与 -6.08%，三年期历史分位数分别为5%、3%、6%及16%，期 - 现价差有所修复但仍处较低水平 [2] 国债期现货市场表现 - 4月28日国债期货多数上涨，2年期涨0.01%报102.32点，5年期跌0.06%报105.92点，10年期涨0.03%报108.84点，30年期涨0.3%报120.18点 [3] - 现券方面，各期限国债期货CTD券收益率有不同变动，对应净基差和IRR不同，如2年期国债期货CTD券收益率变动 -1bps，对应净基差 -0.046，IRR2.08% [3] - 资金面央行货币投放2790亿元，货币回笼1760亿元，净投放1030亿元 [3]