主被动融合:基于XGBoost算法的策略型债券指数

从国际债券指数的编制经验来看,主动与被动投资融合是大势所趋。本文基于全市场最活跃的国债及政策性金融债编制了XGBoost多因子活跃券久期择时多头策略指数。首先通过流动性加权方式构建五个关键期限的活跃券底层指数,解决了因成分券流动性不足指数可复制性和可交易性较差的问题;然后利用集成学习中的XGBoost算法构建多因子模型进行久期择时,实现了指数整体回撤可控、超额收益可观的效果。策略型债券指数在实务中可以收益凭证、收益互换、场外期权等交易模式为载体,满足不同类型投资者的债券投资需求。未来可从引入票息作为成分券考量因素之一、由多头向多空策略转变等方向进一步研究增厚在不同市场环境下的收益。