◇ 作者：光大银行金融市场部利率投资处交易员 徐悦
光大银行金融市场部利率投资处处长 林凡
◇ 本文原载《债券》2025年9月刊
摘 要
本文创新性地采用定量方法对债市收益率季节性规律进行测定，通过验证其规律性结论，并与主观单边持仓策略进行绩效对比，实证该规律性结论对投资交易的实战指导价值。同时，本文对债市收益率季节性规律进行较为全面的归因分析，针对“如何更好应用债市收益率季节性规律开展投资交易”这一问题，结合主观交易和量化交易两个视角给出具体建议和展望。
关键词
债市收益率 季节性规律 投资交易
观察2018年以来中债10年期国债估值收益率时间序列数据，其季节性特征较为明显。通常1月以收益率下行为主，2—3月和7—8月有一定的收益率下行，9月则以收益率回调为主，而临近年末的11—12月收益率再次下行（见图1）。基于此，如何测定债市收益率季节性规律，并在投资交易中加以合理利用，是债市投资机构值得探究的课题。
债市收益率季节性规律的定量分析
本文以中债10年期国债估值收益率为研究对象，将2018—2023年数据作为“训练集”并得到规律性结论，再以2024年数据作为“测试集”来验证规律的普适性。
（一）探究规律
为尽量得出精确的债市收益率季节性规律，本文对2018—2023年的中债10年期国债估值收益率数据进行测算。假定变量A（起始日）和变量B（终止日）需满足A、B属同一年，且区间天数限定为30—90天。以A、B间债市多/空累计收益率变动的日均值最大化为主要目标，累计值最大化为次要目标，分别赋予不同权重，然后综合考虑评分结果。
遍历所有情景后得到最优结果：1月3日—2月2日持仓单边多头，2月21日至3月23日持仓单边多头，7月6日至8月5日持仓单边多头，8月31日至9月30日持仓单边空头，11月27日至12月27日持仓单边多头（见表1）。
（二）验证规律
得出债市收益率季节性规律后，使用2024年中债10年期国债估值收益率数据验证该结论在2024年的适用性。综合考虑2024年假期调整等因素，对起始日、终止日进行微调并得到了结果（见表2）。2024年，若按照上述规律性结论，在涉及的5个时段内分别执行多/空交易，在其余时段空仓，则该策略表现较佳且获得明显累计收益。
为进一步验证适用性，考虑到主观单边持仓策略是债市投资交易的基准策略，本文以中债10年期国债估值收益率累计变动作为策略损益衡量标准，分别对债市收益率季节性规律策略与主观单边持仓策略进行比较分析（见图2）。可以看出：绝对收益方面，由于2024年是债券牛市，二者的绝对收益差距并不大；持仓感受方面，债市收益率季节性规律策略的累计损益曲线更加平滑、回撤更小，从而带来更佳的持仓感受，并具有更高的夏普比率与卡玛比率；持仓收益方面，由于债市收益率季节性规律策略并非全年均有持仓，而是仅在合计不超过5个月的5个时段内持仓，且其中1个月持仓为空头，相较于主观单边持仓策略，该策略下的日均持仓更低，组合资产回报率（ROA）更高。
债市收益率呈季节性规律的原因分析
债市收益率季节性规律存在内在逻辑。本文结合不同的分析视角，对债市收益率季节性规律的原因进行分析。
（一）1月债市收益率下行
从债券供给角度看，1月因全国两会后国债、地方债等发行高峰尚未启动，往往是债券供给压力较小的月份。根据万得（Wind）数据（下同），2018年以来，1月平均国债和地方债净融资额仅约5000亿元，明显低于全时段月均值（近7000亿元）。
从机构行为角度看，在当前经济基本面偏弱、信贷真实需求不强的情况下，1月往往是各类机构，尤其是银行自营等机构发力配置的重要时段。2020—2024年，1月平均银行月度净增持债券量达9884亿元，明显高于其他大部分月份，仅弱于9月（郑葵方，2025）。
从资金面角度看，年末往往银行体系受流动性覆盖率（LCR）和风险资产规模等监管指标约束明显，因此跨年时点资金价格往往偏高。跨年后，1月资金价格一般出现回落。2018年以来，1月银行间市场存款类机构7天质押式回购利率（R007）月度日均值大概率较上年12月有回落。该规律在2022年1月、2023年1月、2024年1月均有明显体现。
（二）2—3月债市收益率下行
从基本面角度看，由于宏观政策逆周期调节需要一定时间显效，而主要的财政发力往往集中在二、三季度，其效果多在四季度显现，因此采购经理指数（PMI）多在四季度企稳回升，次年2、3月见顶回落。2020年以来均是如此。PMI的逐月变动对应了经济基本面的边际变化，进而对债市有影响。
从市场情绪角度看，债市收益率季节性规律的主要影响因素为财政政策预期和货币政策预期。财政政策预期方面，历年全国两会召开时点多在3月，在经济基本面偏弱的情况下，市场往往对财政政策刺激抱有偏高预期。而全国两会后，此类不理性的预期大多收敛回归合理区间。货币政策预期方面，由于2月春节期间流动性易受扰动，而央行过往降准操作部分落在2月以对冲春节期间流动性冲击，故债券定价反映货币政策宽松预期。
从资金面角度看，2020年以来，2月R007月度日均值有较大概率环比回落，其环比回落的规律性甚至比1月更为明显。同时，由于春节期间资金价格偏高，春节假期后资金价格有所回落，故3月R007月度日均值也可能环比降低。此外，央行过往降准操作也部分落在3月，这也支撑该时段内债市收益率走低。
（三）7—8月债市收益率下行
从基本面角度来看，2021年以来，7—8月PMI多为下行趋势且多为年内较低点。例如，2024年8月PMI为49.1，为年内低点。其原因是PMI是经济动能的直观反映，上半年财政刺激政策效果尚需时间传导，加之2020年以来暑期的高温偏热及部分时段内的降雨也对7—8月的PMI有所拖累。
从资金面角度来看，2021年以来，每年7—8月R007月度日均值均为环比下行，且大概率出现阶段性资金利率低点。2022年、2023年的R007月度日均值年内低点均在8月。究其原因，主要是一季度后天气转暖，施工进度加速且财政支出增加，降低资金面波动并推动资金中枢下行。此外，央行过往降准操作也部分落在7月，推动该时段内债市收益率趋低。
从机构行为角度来看，8月银行自营等机构的配置力量并不弱，甚至强于年内多数月份。2020—2024年，8月平均银行月度净增持债券量达8686亿元，仅弱于1月和9月（郑葵方，2025）。
（四）8—9月债市收益率上行
从市场情绪角度来看，8—9月，债市多头情绪往往易受扰动。一方面，经过7—8月的收益率下行后，8月往往出现债市收益率阶段性低点，部分机构选择获利了结。另一方面，该时段内权益市场表现往往较好，受“股债跷跷板”效应影响。
从债券供给角度来看，9月前后往往是政府债券集中供给的重要时段。例如，国债、地方债净融资在2023年的高峰出现在10月，约为1.55万亿元；2024年高峰出现在8月，约为1.84万亿元，9月仍然接近1.5万亿元。债券供给的偏强推动债市收益率回调。
从资金面角度看，由于9月为季末月，银行体系受各项监管指标约束，而十一假期恰在9月末后，增加了跨9月末资金借贷的难度。因此，9月资金利率中枢往往会有明显上移。2018年以来，几乎每年9月的R007月度日均值都有较为明显的环比走高。
（五）11—12月债市收益率下行
11—12月的债市收益率下行是极强的季节性规律体现，2018年以来每年如此。
从债券供给角度来看，11—12月往往是政府债券供给明显减少的时段。2018年以来，每年地方债新增额度的90%及以上在1—10月完成发行。11—12月债券供给明显缩量，12月的供给量明显低于11月。2022年以来，每年12月的政府债券供给量均环比下降。
从机构行为角度来看，配置力量增强和市场“抢配”预期推动债市收益率下行。11—12月，配置力量对债市收益率下行的推动作用更为明显。同时，临近年末市场抢跑配置的情绪浓厚。2018年以来，债市收益率下行节奏逐年提前、速率逐年加快、幅度逐年加大，这都是“抢配”预期和市场情绪的体现。
如何更好应用债市收益率季节性规律开展投资交易
（一）积极探索应用债市收益率季节性规律
1．主观交易方面，避免教条化，合理应用该规律
债市收益率季节性规律在2024年有较好的适用性，将之作为策略开展交易也有好的绩效表现。但是，回顾2025年以来市场，该规律性结论却并不适用，因为债市的影响因素众多，每年的节奏也都不同。
因此，对于主观交易，即使是已阶段性验证有效的季节性规律，也不建议将之作为教条来指导交易。但鉴于该规律性结论在2018年以来绝大多数年份均成立，建议在综合考虑各项因素后，从以下三个维度对主观交易进行合理应用。
一是在债市方向判断维度，建议将该规律性结论作为重要参考因素，纳入整体投研体系，并给予充分考虑。
二是在投研判断时效维度，鉴于该规律性结论的时效性，建议主要将其应用于投资交易计划的短期视角中，用于指导短期波段交易，而非中长期配置交易。
三是在交易仓位管理维度，建议安排单独的小额仓位并应用该规律策略参与交易。结合实操经验，小额仓位在整体中的占比可约为5%。同时设定好严格的止盈止损线，实操来看，或许5~10BP为宜。
2．量化交易方面，将该规律形成单独策略运行，并作为多因子策略中的重要因子
量化交易通常是体系化运行，具备“成体系、多策略、规模分散、因子众多”的特点，这样可以更好地保证量化策略组合整体的收益稳健性，并较好地获取风险分散带来的收益。目前固收量化领域中，各类传统因子诸如基本面因子、技术指标因子、相关性因子等已有相对充分的应用，但对季节性因子的挖掘使用或许尚有欠缺。因此，建议考虑对该规律性结论进行开发、回测、优化，形成单独量化策略并上线实盘。预计可对整体量化策略组合形成较好的风险分散效果。
作为固收量化领域的重要方法之一，机器学习等多因子策略正逐步得到广泛使用。可探索将债市收益率季节性规律作为因子之一，应用于机器学习等多因子策略中，以提高综合胜率。具体既可将时间戳因子直接纳入因子库，也可依据该规律性结论来设置哑变量。
（二）探讨规律形成的影响因子，指导实际交易
从2020年以来的实际市场感受来看，资金面的持续宽松是推动债市收益率中枢不断下行的重要因素，而机构行为和债券供给则是形成债市收益率波动的重要因素。以上因素都促使了债市收益率季节性规律的形成。将表3中主要影响因子的出现频率作为衡量其影响力的重要标准，结合投资实践，本文认为，推动债市收益率季节性规律形成的主要影响因子按影响力从大到小排序分别为资金面、机构行为、债券供给、基本面、市场情绪。
这也给予我们新的启示：在应用债市收益率季节性规律的基础上，继续探究该规律背后的影响因子，前瞻性地思考各因子未来的演绎可能，应当可以帮助我们更好地判断债市收益率季节性规律在未来的适用性，进而提高投研胜率。
参考文献
[1]李思琪．我国国债市场的季节性效应分析[J]．债券，2022（8）．DOI： 10.3969/j.issn.2095-3585.2022.08.020．
[2]郑葵方．银行债券投资的季节性规律分析[J]．中国货币市场， 2025（4）．
