刻画降息预期及大模型辅助研究实践

弘则固收叶青，面对未来，我们都是在赌，只不过数学可以让下注获得更精确的经验参考。使用一些巧妙而简洁的方法来刻画降息预期，技术以服务于人为目的，最后的结果一定是直观可理解的。

以3、10、30年国债收益率为样本，建立基于历史数据的ARMA时序模型排除其他因子，叠加DR007和GC007资金因子经多重共线性调整后，通过大量模拟降息预期常量优化模型解释力，锁定参数最优时的常量作为市场隐含降息预期量化值。

大模型在其中发挥工程化优化和复杂问题简化的作用：（1）将上述人工可完成的过程代码化，运行一次可模拟一种情况；（2）将模拟降息预期的情景数从10的39次方压缩至505次。过去人工数周的工作量，现在借助大模型可压缩至0.5天工程化+6个小时夜里睡觉时跑完的时间。

长短端隐含降息预期的巨大不一致，不是一个经常出现的情况，至少在历史上，我们还没有看到过如此巨大的长短端背离。从统计学的意义上，这意味着接下来去赌长短端的降息预期回归（曲线变陡）是个概率偏大的注。