方正证券：专题研究——AI赋能固收（二）：新老券利差策略的运用（21页，2026年）

分类：金融科技

标签：人工智能、固收、债券策略、量化回测、方正证券、新老券利差

摘要：方正证券发布固收专题研究，探讨在人工智能辅助下，利率债新老券利差策略的构建、回测与持续化运行方法。 新老券利差是市场流动性溢价的直观体现：新券上市后交易重心迁移，次新券与新券之间会形成可观测的利差周期。报告以10年国债、30年国债、10年国开债为研究对象，基于成交占比定义切券日，刻画流动性轮换过程中利差扩张与收敛的周期特征，并设计利差收敛、利差转正等四类交易策略开展回测。 在方法层面，报告重点讨论AI如何重构固收回测工作流。传统难点在于金融业务规则向程序逻辑的精准转换，券对识别、开平仓时点、损益口径任一环节偏差都会造成回测偏移。借助AI Agent，研究者可用自然语言输出研究目标、数据口径与交易规则，由AI完成资料读取、编码运算与迭代调试，显著缩短从策略想法到可运行回测的链路；但研究口径与最终判断仍由分析师把控。 报告进一步给出工程化路径：通过MCP与AI-Skill工具接入终端的每日增量行情与债券基础信息，自动对齐交易日历、补齐新券参数，实现回测模型每日迭代并输出策略日报；将研究方法封装为标准Skill组件，明确任务边界、输入输出与异常处理，提升可复用与可分享能力；并基于Str

来源：zuudee | 日期：2026-10-15 | 格式：PDF | 页数：21