报告概述
本报告是天风证券固定收益研究系列的一部分，聚焦于信用骑乘策略的精细化与可视化。报告借助AI工具，实现了对全市场公募债券（剔除永续债和担保债）的批量筛选，能够自动生成同主体内任意两只券的全量配对组合。同时，报告构建了一个无需安装、可离线打开的可视化网页工具，支持三种模式：单主体收益率曲线形态观察、单主体骑乘收益对比、多主体骑乘收益对比，帮助投资者更直观地识别收益率曲线的'凸点'，从而辅助信用骑乘个券的初选。报告对信用策略研究人员和债券投资从业者具有实用的参考价值。
报告的核心结论
AI工具可大幅提升信用骑乘可比券组合的筛选效率与覆盖面。
传统手动筛选方式难以实现全市场主体内部任意两只券的全量配对。报告利用AI工具，对存量公募债券数据进行批处理，一次操作即可生成超过5万组组合，覆盖近1900个发行人，且可灵活调整期限差区间，显著提高了筛选的全面性和速度。
可视化工具使骑乘收益比较更加直观便捷。
报告搭建的离线HTML工具提供了三种可视化模式，可将主体收益率曲线形态、骑乘收益高低等信息以图形方式展示，支持多主体对比、缩放聚焦、鼠标悬停查看详情等交互功能，降低了数据分析门槛，有助于快速定位潜在的高收益个券。
AI筛选与可视化仅是初步辅助，无法替代专业判断。
报告强调，上述流程生成的是初步的可比券组合与骑乘收益排序，实际投资决策仍需结合更多基本面因素和后期择券逻辑。工具的作用在于提高信息处理效率，而非取代分析师的专业分析。
报告回答的关键问题
如何利用AI筛选信用债骑乘中的可比券？
报告展示了借助AI进行全市场批量筛选的流程：首先加载剔除永续债和担保债后的公募债券数据（覆盖2749个发行人），然后以津城建为样本验证配对条件（剩余期限≥0.1年，期限差0.05-1年），最后将逻辑推广至全市场，生成51222组组合覆盖1881个发行人，并可二次过滤期限差区间获得衍生结果。
信用骑乘可视化工具有哪些模式？
报告提供了三种可视化模式：模式一展示单主体或多主体的收益率曲线形态，并可对比中债收益率曲线；模式二在曲线基础上叠加单主体骑乘收益对比，突出高收益个券；模式三则实现多主体骑乘收益对比，方便横向比较不同主体内的高收益个券。工具支持按评级、信用类别、持有期限等标签筛选，并可通过滑块缩放期限区间。
AI筛选的信用骑乘组合效果如何？
以津城建为例，AI筛选出106只候选债券、1815组组合；全市场批量处理后获得51222组组合，覆盖1881个发行人。当期限差收窄至0.5年以内时，仍有28131组组合覆盖1662个发行人。这些组合为骑乘策略提供了丰富的候选池。
报告中的代表性数据
存量公募债券数据记录数
截至报告数据提取日，加载的存量公募债券数据（剔除永续债和担保债），覆盖2749个发行人，为全量筛选提供数据基础。
全市场批量筛选可比券组合数量
截至报告数据提取日，将配对逻辑推广至全部发行人后生成的全量组合，覆盖1881个发行人，期限差在0.05-1年之间。
区间收窄后组合数
截至报告数据提取日，在全量结果上二次过滤期限差区间至[0.05, 0.5]年（半年内窗口），无需重读原始数据，覆盖1662个发行人。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 详细阐述AI辅助信用骑乘可比券组合筛选的五个步骤：从数据读取、单主体测试、发行人统计到全市场批量筛选和区间收窄，并附有流程图。
- 可视化工具的完整搭建说明：介绍了三种模式（主体收益率曲线形态、单主体骑乘收益对比、多主体骑乘收益对比）的操作方法与适用场景。
- 以津城建为例展示了单主体收益率曲线形态图，并与中债城投债收益率曲线进行对比，直观呈现曲线差异。
- 以部分隐含AA城投主体为例的多主体收益率曲线形态对比图，展示不同主体的收益率曲线分布。
- 以存量规模前5的省级交投类平台为例的多主体收益率曲线形态对比图，展示同类型主体的曲线特征。
- 单主体骑乘收益对比模式下，以津城建为例展示了如何通过设定条件（买入期限、持有期限、组合数量）筛选出持有期回报最高的个券。
- 多主体骑乘收益对比模式下，以部分隐含AA城投主体为例，展示了不同主体内骑乘收益最高个券的对比。
- 附录：天风固收广义城投分类筛选标准，详细列出了城投平台、准公益性平台、产投平台、金控平台、园区平台五大类别的定义与区分。
- 风险提示：包括假设限定偏差、基本面变化超预期等，强调报告筛选个券仅为罗列，不构成投资建议。
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