基于雙智能體的利率債交易配置框架構建

摘要：為提高債券交易決策的時效性和精準性，本文提出一種基于雙智能體的利率債交易配置系統設計框架，包含波段信號智能體和久期管理智能體兩個核心模塊。其中，波段信號智能體利用模型預測收益率和久期，生成交易信號；久期管理智能體則負責根據市場狀態動態調整目標久期，并通過國債期貨對沖和現券置換實現久期缺口管理和精準擇券。智能體間的協同作用可以幫助投資者在復雜多變的利率債市場中進行高效、穩健的投資。

關鍵詞：利率債 久期管理 智能體

傳統債券投資在較長時期內高度依賴投資交易人員的經驗判斷與主觀決策，存在效率低和多維目標動態平衡缺失等結構性缺陷。當前，低利率環境已成為新常態，債券票息收益大幅壓縮，多年來具有重要地位的持有至到期策略的收益空間日益狹窄，金融機構的債券投資業務面臨嚴峻挑戰。

在此背景下，通過捕捉市場波動賺取資本利得成為提升收益的關鍵策略，而這要求交易決策具備較強的時效性和精準性，因此量化交易決策的需求顯著增加。量化交易作為技術驅動型投資方法，可通過構建系統化的數學模型、機器學習算法和數據處理框架，對宏觀經濟指標和市場交易數據進行快速、高維度的分析與建模，實時識別潛在的交易機會與風險暴露。發展以數據驅動、智能決策為核心的債券量化分析框架，有助于提升現有投研能力與風控水平。

債券量化分析與智能決策的發展

債券量化分析的基石在于統計模型的應用。陳彥如等（2025）運用K均值（K-Means）聚類算法對地方債投標加點數據進行分類，揭示了不同期限債券的群組特征，并結合廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型捕捉利差波動性，為理解市場微觀結構提供了新視角。Nelson-Siegel模型的發展顯著提升了債券利率預測能力。穆貝靂（2021）提出通過引入自適應算法，動態求解自適應動態Nelson-Siegel模型參數，在國債收益率曲線預測上實現了精度突破，樣本外預測效果優于傳統時間序列模型。王振瀚等（2023）進一步將動態模型應用于銀行資產負債管理實踐，結合多目標規劃模型與動態Nelson-Siegel利率模型，實現經營周期內債券收益率變動的精準預測，體現出該模型在復雜宏觀環境中的預測作用。

近年來，機器學習與深度學習等人工智能技術為債券量化分析注入了強勁動力。Sambasivan等（2017）運用結合卷積神經網絡（CNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和注意力機制（Attention）的混合模型預測美國國債收益率。黃弘揚（2022）對比了支持向量回歸（SVR）、梯度提升樹（GBDT）、長短期記憶網絡（LSTM） 等模型在國債收益率預測中的性能，發現集成學習模型（XGBoost）在捕捉非線性關系方面優勢顯著，而LSTM模型在單一深度學習框架中表現最為突出。楊再寶等（2025）利用GraphRAG技術，通過知識圖譜增強生成式人工智能的可解釋性，成功解決了傳統檢索增強生成（RAG）在處理復雜金融關系網絡時存在的“斷層”問題，為債券分析開辟了可解釋人工智能的新路徑。

不過，對于捕捉市場利率走勢并實現擇券交易自動化的完整配置，現有文獻鮮有提出完整系統框架方案的。本文聚焦利率債交易的智能化系統構建，提出一種融合精準預測和擇券操作的雙智能體系統架構，具體流程如圖1所示。該系統融合多源數據，可以提升預測準確性；通過波段信號智能體和久期管理智能體對市場利率進行預測，有助于捕捉市場交易機會，并動態調整債券組合久期，管理利率風險；能夠生成具體的交易策略，為債券投資交易提供決策支持。

波段信號智能體設計與運作

波段信號智能體是雙智能體系統的核心交易決策單元，其核心目標是捕捉利率債的短期波段交易機會。具體來看，波段信號智能體負責分析市場數據，預測短期利率變動方向和幅度，生成具體的交易信號及久期預測值。

（一）數據輸入

為全面捕捉市場信息，波段信號智能體整合了多維度的數據進行輸入，具體包括：涵蓋不同期限（如1年期、5年期、10年期）的國債收益率數據Yt 、研報提取的影響利率走勢的重要指標（如居民消費價格指數、采購經理人指數和央行凈投放量等）Mt，以及通過自然語言處理模型對金融新聞文本進行情感分析后，提取的市場情緒指標St 。

其中，研報提取的部分影響利率走勢的重要指標見圖2。提取方法為：編輯提示詞，運用DeepSeek-R1模型對券商研究所發布的固定收益深度研報進行分析，提取研報中的關鍵指標，并計算相關權重。各項指標權重的計算方法為：

權重=0.3×指標在標題或結論段出現頻率+0.5×指標出現頻率+0.2×指標在圖表區出現頻率

（二）收益率預測

在確認輸入數據后，筆者通過深度學習模型對多源數據進行分析，為識別市場趨勢和交易信號做準備。

線索（Informer）模型是一種專門為長期時間序列預測設計的高效Transformer架構，通過稀疏注意力機制1顯著降低計算復雜度，實現對大規模序列數據的快速建模。本文結合Informer模型和Nelson-Siegel模型，預測后一期各關鍵期限的收益率變動。

其中，為下一期的T年期國債收益率的預測值。

（三）交易信號和久期預測

根據上文得到的收益率預測值，筆者對雙智能體系統進行設計，使其發出交易信號并進行久期預測。

當超過一定閾值時，發出買入或賣出的交易信號。其中，閾值可根據歷史預測誤差進行設定，其反映模型預測的穩定性。

本文使用時間序列GARCH模型預測未來波動率，并結合債券凸性調整久期預測值：

其中，σt+1由GARCH（1，1）模型預測得到：

Ct（T）為t時刻的債券凸度；Dt（T）為t時刻的債券久期；，表示久期對波動率變化的敏感度；σt為歷史波動率。

計算久期預測值可為久期管理智能體提供數據支持。波段信號智能體最終輸出各期限債券交易信號及其久期預測值。

久期管理智能體設計與運作

久期管理智能體負責監控和調整投資組合的久期風險。其根據波段信號智能體提供的久期預測值和當前投資組合的久期，計算目標久期，并通過現券置換或國債期貨對沖來管理久期缺口。久期管理智能體內部包含多個模型。

（一）目標久期設定

目標久期根據投資機構設定的久期最小值Dmin和最大值Dmax計算得到，計算方法為：

Dtar=Dmin+φt （Dmax-Dmin）

φt為利率趨勢調整系數，由預測所得未來一段時間10年期國債收益率的變動值求得，體現市場利率的變化趨勢。若預測利率下降，則提高久期；若預測利率上升，則降低久期。

其中，和分別為10年期國債預測值和當期值，tanh為雙曲正切函數。

（二）久期缺口計算

久期缺口定義為當前組合久期與目標久期之間的差異：

ΔD=Dt -Dtar

若久期缺口的絕對值小于一定閾值，則不需操作；若大于一定閾值，則觸發預警，建議采用國債期貨或現券置換進行久期對沖。

（三）久期缺口管理

若選擇國債期貨進行對沖，需要對沖的國債期貨手數為。其中，PVBPf表示國債期貨合約的基點價值，PVBPp表示資產組合的基點價值。

若選擇現券置換進行對沖，可通過下面的優化方法進行求解：

約束條件為：

其中，表示各期限債券的配置比重，為波段信號智能體輸出的各期限債券的久期預測值， γ為資產組合的加權久期與目標久期之差的閾值。

目標函數是最大化投資組合在下一期的預期收益，通過將每種期限債券的配置權重與其預期的收益率變動（下一期預測收益率與當前收益率之差）相乘，并進行求和來實現。該操作旨在滿足約束的前提下，盡可能提高投資組合的潛在回報。

第一個約束條件表示所有期限債券的配置權重之和等于1，確保了投資組合的完全配置。第二個約束條件表示每種期限債券的投資權重必須介于0和1之間，可根據實際情況設定單種期限債券的最高和最低權重。第三個約束條件為滿足目標久期約束，即確保資產組合的加權久期應與目標久期接近。

（四）擇券操作

擇券操作是系統實現精準交易的關鍵環節。在波段信號智能體生成交易信號以及久期管理智能體輸出各期限債券的最優權重后，投資者需要從市場上眾多同期限債券中篩選出最優交易標的。

久期管理智能體從外部接口獲取市場上所有符合篩選期限要求的可交易債券數據，包括但不限于債券代碼、發行日期、到期日期、票面利率、付息方式等債券基礎信息，以及實時成交量、成交額、買賣價差、日內波動率等交易信息。智能體從中篩選出各期限的活躍債券進入資產候選池。

筆者參考趙麗等（2024）的方法，引入動量指標對債券進行分析，采用多因子模型對債券池中的債券進行綜合評分，以實現精準擇券。多因子體系包括流動性因子、估值因子和動量因子等，具體見表1。

根據上述多因子打分體系對候選債券進行打分排名，并由久期管理智能體輸出排名靠前的具體債券代碼、建議交易數量，提供一組最優置換方案，在確保實現久期調整目標的同時最小化交易成本、最大化潛在收益。

由此，久期管理智能體完成投資操作流程，輸出結果為當前的久期缺口和預警信息，以及債券置換的目標債券代碼、買賣方向和交易金額等信息，并提供了當前國債期貨對沖手數或債券置換操作建議。

結論與應用前景

本文旨在提供一種基于雙智能體的利率債交易配置系統設計框架，通過波段信號智能體的精準預測和久期管理智能體的精細化風險控制，實現利率債投資的智能化和自動化。具體來看，通過引入Informer模型進行收益率預測，通過時間序列GARCH模型結合凸性調整對債券進行久期預測，以及動態的目標久期管理和多策略優化約束對沖。該系統可計算各期限債券的最優配置權重，并使得投資者在捕捉市場機會的同時，實現風險有效管理和精準擇券。其未來的研究和應用前景如下。

一是引入強化學習算法構建智能交易系統，使智能體通過試錯學習與市場環境進行動態交互，基于獎勵信號優化交易策略，同步調整資產久期配置，提升復雜金融場景下的決策適應性。

二是將該雙智能體系統擴展到其他固定收益資產類別，如信用債、可轉債和同業存單等，實現多資產交易，在分散投資風險的同時提高投資收益。

三是利用更先進的自然語言處理技術，特別是具備強大邏輯分析能力的大語言模型，從更多維度捕捉市場情緒，使其在信用分析、投資決策等金融生產活動中發揮重要作用。

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