【市场热点】 科技对利率脱敏的先决条件：基于久期-凸性模型的探

【市场热点】 科技对利率脱敏的先决条件：基于久期-凸性模型的探讨

从大类资产视角看，任何资产都有“久期”属性，本质上是未来现金流在时间维度上的分布特征，可以理解为资产对利率的敏感度。任何资产的现值均可以理解为三个维度汇总：未来预期现金流多寡、贴现率大小、现金流对贴现率的敏感度。一般理解长久期股票通常对应成长股，短久期对应价值股。然而，久期与成长/价值风格仅具统计相关性，本质隶属两个独立概念。若高成长资产近端现金流确定性提升，则传统意义上的成长股也可阶段性享受“久期缩短溢价”；反之，价值股若因资本开支消耗现金流或盈利稳定性下降，则边际受损于“久期拉长折价”。这实质上是久期时变性的体现，而这一时变可以通过计算“凸性”得到，正凸性赋予资产面对利率变化时"涨多跌少"的非线性保护。本报告旨在运用"久期-凸性"框架，探讨美股科技股对利率脱敏的先决条件。

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传统意义上，“久期与凸性”的概念主要针对于固收类的资产，但实质上可以理解为一切资产对利率的敏感度。任何资产，无论是否生息或含权，当前的内在价值都可以理解为“近端、远端”两个时间维度的未来价值折现。美股存在“短久期溢价、长久期折价”现象。Dechow et al. (2004)与Weber(2018) 的研究均表明平均而言，长久期股票对应低 B/M（即账面市值比较小，股价远高于净资产，对应成长股），短久期股票对应高 B/M（即账面市值比较大，股价接近或低于净资产，对应价值股）。
我们认为久期与“成长、价值”风格仅具备统计相关性，本质上隶属两个独立概念。如果某一类高成长资产的近端即期现金流确定性提升（长协锁定或业绩兑现），则回报流的时间分布更均衡，对高利率的免疫力就有所提升。该情境下，传统意义上的成长股阶段性享受了“久期缩短的溢价”。
相反，如果价值/红利/周期股出现Capex 消耗现金流或者盈利稳定性下降，则回报流时间分布中的近端权重下降，则对高利率的免疫力就会下降。
该情境下，传统意义上的价值/红利/周期股则边际受损于“久期拉长的折价”。表面上，这是成长与价值边际的模糊化，而实质上，这是久期时变性的体现。久期时变性的观察抓手或是“凸性”。因为久期是价格对贴现率的敏感度，是“价格??收益率曲线”的斜率，而“凸性”是价格对贴现率敏感度的变化，是“价格??收益率曲线”的曲度。正凸性是一种正向缓冲保护，量化资产价格相对贴现率“涨多跌少”的非线性、非对称程度。正凸性资产在面对利率下行时，涨得比单纯久期预测的多，而利率上行时，跌得比单纯久期预测的少。
在前期报告《基于久期与凸性量化黄金空间》中，我们在2022 年即认为黄金与美债实际利率并非彻底背离，而是久期出现了时变。黄金与利率之间存在“正凸性”特征，中长期去美元叙事催升了“凸性”放大，最终形成黄金定价与利率的“非线性”涨多跌少关联。2026 年以来，伴随着黄金中长期催化降温，黄金重新回归实际利率框架，这本质上也是久期拉长、正凸性回落、“非线性”程度走平的表现。
关于美股，我们在前期报告《重设相关锚，布局下阶段：2025 年中期大类资产展望》中已指出，在近两年AI 科技革命的引领下，全球大类资产中的标普500 开始具备一定凸性特征，即对经济利率风险反应钝化。
首先来看美股科技股久期与凸性的经验数据。本文延续联立方程法（详见《基于久期与凸性量化黄金空间》），结果显示，纳指100 凸性从2014年的-1256 升至2024-2025 年的2530，正凸性有效抑制了利率与纳指的联动。2012-2017 年负凸性期，两者滚动相关稳定在+0.40 以上；2018 年　　凸性首度转正后脱敏现象逐步形成。2026 年以来，科技股久期自年初18.5 年先升至20.3 年后回落至16.02 年，凸性降至894。久期缩短使线性敏感度下降，但同时凸性正向保护边际递减。简单理解，纳指与利率关系由“强脱敏”转为“温和脱敏”。按最新参数，利率升/降100BP 对应纳指跌11.6%、涨20.5%。
对比纳指100 对数价格与美债利率关系，可以看到在2006-2016 年期间，两者呈现明显线性负相关关系，2017-2026 年期间，线性负相关转为正凸性负相关，考虑了利率变动平方项后，利率对股价的解释力度提升至58%。
凸性从2014 年的?1256（负凸性）升至2024?2025 年的2530（强正凸性，即利率上行时跌幅被缓冲）。结合纳指100 与10 年期美债利率的60个月滚动相关系数来看，正凸性抑制了利率与纳指的联动，负凸性则起到了放大作用。2012?2017 年是负凸性典型期（均值?1,200 至?1,535），对应的滚动相关稳定在+0.40 至+0.43 的区间，该六年期间纳指几乎完美地扮演了“利率敏感型资产”的角色。
2016 年初凸性触底回升，2018 年凸性首次从负值转正（+185），滚动相关随即从+0.32 降至+0.26，之后一路下滑。2019?2020 年凸性持续上升（+845→+1,357），滚动相关从+0.30 降至+0.23，脱敏的现象在凸性转正后逐渐形成。
2026 年以来，美股科技股的久期与凸性均先升后降。久期自年初的18.5 升至2 月的20.3，再回落至6 月的16.02 年，而凸性自5 月的1228 降至894，仍处于历史中高保护厚度。前者意味着纳指对利率线性敏感度为每100BP 利率变动对应纳指100±16.0%，后者则意味着每100BP 利率变动的凸性保护垫是4.47%。纳指与利率的关系不再是“强脱敏”，而是“温和脱敏”。
截至6 月14 日，纳指100 录得29720 点，在美债利率下行20BP 的条件下，“久期-凸性”模型对应的合理空间上下限较Q1 有所下移，自[30885,31016]下移至[30599,30730]；而对于美债利率上行20BP 的条件，“久期-凸性”模型对应的合理空间上下限较Q1 有所上移，自[28626,28757]上移至[28816,28947]。
其次来看基于“久期×凸性”的美股科技择时效果。科技股对美债利率脱敏的最佳状态是"短久期+正凸性"，最敏感状态为"长久期+负凸性"。基于久期与凸性变化，我们构建了科技股相对利率的综合敏感度打分指数，配合美债利率月度变化设计择时策略，即敏感度上升且利率上行时空仓，敏感度上升且利率下行时满仓，敏感度走平则对应80/20 仓位配置，敏感度下降时保持中性五成仓位。初始策略基准为50%纳指100、50%现金，回测显示，该策略2006 年以来累计收益191.7%，年化5.4%，胜率66.3%，夏普比率0.39，最大回撤21.1%，远优于满仓纳指的56.8%回撤。若以美债替代现金，累计收益升至312.5%，年化7.2%，夏普比率0.54。该框架证明，久期×凸性双维敏感度可作为有效的科技股仓位管理依据。
科技股对利率脱敏的最佳状态是“短久期叠加正凸性”，而最为敏感的状态是“长久期叠加负凸性”。
对于科技股面对的利率环境，最不利与最有利的场景是美债利率上行或下行，同时面临科技股对美债利率的敏感度走高，即久期拉长、凸性变小；具有对冲效果的场景，一是，美债利率上行时，科技股的利率敏感度下降，久期缩短，正凸性保护垫增大，进而美债利率形成不了强宏观冲击。二是，美债利率下行时，科技股的利率敏感度也正在下降，久期拉长，正凸性保护垫变小，进而美债利率形成不了强宏观利好。
再配合美债利率每月上下行变化，我们设计择时策略（简称方案一）如下：（1）基准情形为50%纳指100+50%现金；（2）当月美债利率上行，且科技股综合敏感度指数上升，则最为利空风险资产，设定仓位转为0%纳指100、100%现金；（3）当月美债利率下行，且且科技股综合敏感度指数上升，则最为利多风险资产，设定仓位转为100%纳指100、0%现金；（4）当月美债利率上行，且科技股综合敏感度指数走平，则次利空风险资产，设定仓位转为20%纳指100、80%现金；（5）当月美债利率下行，且科技股综合敏感度指数走平，则次利多风险资产，设定仓位转为80%纳指100、20%现金；（6）当月不管美债利率是否上下，只要科技股对利率的综合敏感度指数下降，则风险资产与现金之间保持中性仓位，设定仓位转为50%纳指100、50%现金。
回测结果显示，以利率敏感度（久期-凸性双维）为择时因子的仓位管理方案（80/20 作为“次利多/次利空”风险资产），2006 年以来获得累积收益191.7%，年化收益约为5.4%，高于50%纳指100、50%现金的基准情形，胜率66.3%，夏普比率为0.39，卡玛比率为0.26。最大回撤为21.1%，发生在金融危机期间，为2007.10.09-2009.03.09，远小于单纯满仓纳指的最大回撤56.8%，也小于50%纳指100、50%现金时的32.5%。年化波动率为11.7%，与基准情形相近。此外，我们还对“次利空”、“次利多”时风险资产比例从20%缩放（至10%、30%、40%）来进行稳健性检验。结　　果发现，60/40 方案以年化6.05%跑赢。
若将现金切换为美债，则2006 年以来的策略累积收益明显提升至312.5%，年化收益为7.2%，高于50%纳指100、50%现金的基准情形（6.6%）。
夏普比率为0.54，卡玛比率为0.28。
进一步审视科技股正凸性与黄金正凸性的区别。黄金作为零息资产，凸性取决于短期宏观因子与中长期叙事催化的定价权博弈。正凸性放大意味着去美元叙事主导，推动黄金"涨多跌少"。2026 年黄金回归实际利率框架过程中，久期自4.6 升至10.05 年，正凸性自1226 收窄至856。权益资产则不同。Chen(2022)的有效权益久期框架指出，将债券久期公式推广至股票，前提是宏观折现率变化时未来现金流不发生系统性改变，而该假设在股债间存在重大差异。股票存在分子增长预期变化的“间接渠道”：一方面贴现率上行导致未来现金流现值收缩、股价承压（传统渠道）；另一方面贴现率上行隐含再通胀与经济韧性，企业盈利改善反而支撑股价。当后者占优时，有效久期可能较“财报久期”更快收窄，表现为科技股对利率脱敏。
因此，贴现率上行对股价的影响，既是近端与远端现金流的“纵向结构赛跑”，也是盈利增长改善与折现率上行的“横向赛跑”。对于部分周期股，往往盈利增长预期与贴现率呈正相关，“分子赚钱多”逻辑往往强于“估值缩水”逻辑。
对于黄金这种零息资产，凸性的大小完全取决于现金流的分布特征。即市场短期宏观因子与中长期叙事催化的定价权博弈。当正凸性放大时，则意味着中长期去美元叙事更占主导，推动黄金“涨多跌少”。2026 年黄金回归实际利率框架的过程中，我们检测到黄金久期拉长（4.6→10.05），正凸性明显收窄（1226→856）（详见报告《全球单边的5 月之后：大类资产配置月度展望》）。

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而对于权益资产，除了“现金流是否分布上向近端集中”会影响久期凸性，市场对现金流本身大小的预期，也会扭曲股价与贴现率的关系。因此，Chen(2022)给出的新“有效权益久期”框架中指出，直接将债券的久期公式推广到股票，前提是宏观折现率变化时，股票资产的未来现金流大小不发生系统性变化。而这点假设在固收类与权益类资产中存在较大差异。

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对于固收类资产，票息稳定，现金流确定性强，而对于股票，在折现率上行时，可能存在分子增长预期变化的“间接渠道”。
根据Chen(2022)，一方面，贴现率上行，对应未来现金流现值收缩，股价承压（股债类似的传统渠道）；另一方面，贴现率上行，隐含再通胀预期、经济韧性向好，企业盈利增长改善，股价反而可能出现上行。
并且，当后者更占上风时，有效久期可能较物理意义上的“财报久期”更快收窄，也即表观看到美股科技股对利率反映有所脱敏。
因此，贴现率上行对股价的影响，一方面是近端现金流和远端现金流之间的纵向结构赛跑，另一方面也是“盈利增长预期改善”与“折现率上行”的横向赛跑。Chen(2022)指出对于部分周期性公司而言，其盈利增长预期与贴现率呈高度正相关（股债跷跷板），这些公司在利率上行的“分子赚钱多”逻辑往往强于“估值缩水”逻辑。
上述策略仅关注久期风险的胜率，欠缺赔率刻画，即市场价格反推的久期本身是否有合理波动区间。权益久期有两类测度口径，分别是Dechow etal.(2004)基于未来现金流加权平均到达时间的"物理久期"，与Chen(2022)基于股价对贴现率敏感度的"市场隐含久期"，二者常有差异。我们参考Dechow 方法测算纳指100 物理久期，核心思想是将未来现金流表征为每股账面价值交乘股东权益回报率与收入增长率的轧差，并采用AR(1)均值回复框架，强调长期盈利中枢对估值的约束。结果显示，纳指物理久期2007 年以来围绕19.1 年中枢在16.9-23.8 年区间波动。2009-2010 年QE期久期先升后降；2016-2019 年从21 年降至17 年，彼时FAAMG 贡献标普500 逾九成盈利增长；2025-2026 年久期在18.0 年附近小幅下降，反映巨头Capex 与盈利兑现两股对冲力量的均衡，前者推高远端权重，后者维持近端现金流权重。
由上，我们可知，“久期、凸性”综合考虑后的指数，是一种刻画美股科技股对利率敏感度的方式。但“在美债利率下行且美股对利率敏感度提升”的窗口做多科技股的方案，仅仅考虑了久期风险的胜率层面，即在利率顺风期，积极做多久期与凸性。但上述策略缺少久期风险的赔率刻画，即利用市场价格反推的久期本身是否应该有合理波动区间？
权益久期有两种常用的测度口径。一是衡量公司未来现金流的加权平均到达时间（Dechow et al. (2004) ），二是股价对贴现率（利率）变化的敏感程度（Chen (2022））。虽然理论上，基于公司未来现金流加权平均到达时间测算的久期（Dechow et al. (2004) ），应该与资产价格倒推计算　　的利率敏感度（Chen (2022) ）基本相当。但事实上，前者更类似于当前财务结构内涵的“物理久期”，而后者更接近融合市场隐含定价，两者往往具有差异性。
首先，我们模仿Dechow et al. (2004) 做法，从纳指100 财务指标中计算物理久期。在前期报告《高分红策略的宏观逻辑与择时体系》中，我们用类似做法剥离了A 股各类权益指数的隐含久期。结果发现，2005 年至今，国内TMT 指数的隐含久期最高，平均久期在18.7 年，而中证红利指数、中特估的隐含久期仅有13.2 年、13.6 年。
从测算结果来看，纳指100 物理久期自2007 年以来围绕19.1 年的中枢在16.9 至23.8 年的区间波动。进入2025?2026 年，纳指100 久期在18.0年中枢附近小幅下降，我们理解，这背后是巨头Capex 与盈利兑现两股对冲力量的均衡，前者提高现金回报远期权重，后者维持近端现金流权重。
两种口径下的久期进行标准化后，轧差保持均值往复规律。这一轧差可以理解为市场是否相信利率上行时分子端盈利可对冲，本质是折现率与现金流的预期协方差变体。当物理久期大于有效久期，市场信心充足，定价分子端能对冲利率上升；反之则意味市场趋于谨慎，定价增长将被利率挤压。
我们进一步基于标准化Z 分数构建赔率择时策略，即Z+2 空仓纳指。回测显示，该单一赔率信号策略2006 年以来累计收益436%，年化8.6%，胜率73.6%，夏普比率0.72，最大回撤28.6%，全面优于基准组合。稳健性检验中90/10 方案以年化8.97%最优。该框架证实物理久期与有效久期的轧差具备均值回复特征，可作为有效的赔率信号进行仓位管理。
两种口径下的久期并不具有长期趋势，而是保持在合理区间，具有一定均值往复的规律。我们理解，该轧差反映市场是否相信利率上行时，分子端盈利可以继续增长，本质是一种“折现率与现金流”的协方差变体。因而，资产价格反推的久期应与物理久期保持一定锚定效应。
（1）当物理久期 > 有效久期时，意味着市场信心更足，认为分子端盈利能对冲利率上升，往往对应宏观面处于扩张状态。当物理久期远超过有效久期时，即便实际的物理久期也在缩短，但速度远赶不上市场预期，市场定价过于乐观，提示下一期的预警信号。
（2）反之，当有效久期 > 物理久期时，意味着市场对于贴现率上行时，现金流将承压，往往对应宏观面收缩状态。而当物理久期远低于有效久期时，即便物理久期也有放大趋向，但市场的灵敏度跑的更远，不仅定价现金流的分布趋于远端，更定价“增长将被利率挤压”。
我们首先来检验单一的赔率信号。将两者经标准化后的轧差转为一年Z-score。设置择时策略如下（简称方案二）：（1）基准情形为50%纳指100+50%标普10 年美债；（2）当月Z 分数小于-2，则对应下月对风险资产将趋于乐观，仓位转为100%纳指100、0%标普10 年美债；（3）当Z 分数处于[?2, -1]时，则提示目前风险资产趋于顺风，但赔率已开始兑现，市场反推的有效久期仍低于物理久期，但已两者轧差已有初步收敛。仓位转为80%纳指100，20%标普10 年美债；（4）当Z 分数处于[?1, +1]时，维持50%纳指100+50%标普10 年美债的基准组合；（5）当Z 分数处于[+1, +2]时，则提示目前风险资产趋于逆风，但赔率逐渐打开，市场反推的有效久期逐渐高于物理久期，两者轧差明显走扩。仓位转为20%纳指100，80%标普10 年美债；（6）当月Z 分数大于+2，则对应下月对风险资产保持谨慎，仓位转为0%纳指100、100%标普10 年美债。
以上述Z 分数单一信号为择时因子的仓位管理方案（80/20 作为“次利多/次利空”风险资产），2006 年以来获得累积收益436%，年化收益约为8.6%，高于50%纳指100、50% 10 年期美债的基准情形（年化6.6%），策略胜率73.6%，夏普比率为0.72，卡吗比率为0.3，年化波动率略高于基准情形。最大回撤同样发生在金融危机期间，为28.6%，与50%纳指100、50%十年期美债基准的最大回撤25.6%相近。
最后，我们将久期胜率信号（久期×凸性）与赔率信号（物理久期-有效久期轧差）等权融合，构建完整择时框架。赔率端由Z 分数位置及边际变化ΔZ 驱动，胜率端由利率方向与综合敏感度指数驱动，两者信号叠加决定最终仓位。该"胜率+赔率"双维度策略2006 年以来累计收益446.5%，年化8.7%，夏普比率0.84，最大回撤23.4%，年化波动9.1%低于基准。收益与满仓纳指相当，但波动与回撤显著更优。分年度看，21 年中15 次跑赢基准，胜率71.4%。2026 年以来收益5.2%，最新信号提示40%纳指、60%美债。稳健性检验中90/10 方案以年化8.9%最优。该框架探索了美股科技股择时中风险收益比的部分优化。
最后，我们将久期胜率面（久期凸性信号）与久期赔率面（物理久期-有效久期）融合构建完整的择时信号。为了避免过拟合风险，我们将赔率和胜率信号权重进行“等权”设置，即由上述“Z 分数与ΔZ”构成的信号占50%权重，而由“久期凸性”生成的信号亦占50%权重。
最终形成新的择时策略如下（简称方案四）：（1）基准情形为50%纳指100+50%标普10 年美债；（2）当月Z 分数小于-2，且ΔZ>0 时，从久期赔率信号而言，有效久期显著高于物理久期但有初步低位企稳迹象，提示下期市场情绪正在触底回升，未来上行空间较大。若此时观察到“美债利率下行+ 美股科技股对利率的综合敏感度指数上升” ， 则久期胜率又利好风险资产， 此时下月仓位为最为侧重进攻， 仓位为(80%+20%)*0.5+0.5*(100%)=100%纳指，0%美债；若此时ΔZ