根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. 因子名称：转股溢价率偏离度 因子构建思路：衡量转股溢价率相对于拟合值的偏离度，不同平价可比[17] 因子具体构建过程： $转股溢价率偏离度 = 转股溢价率 - 拟合转股溢价率$ 其中拟合转股溢价率通过截面数据拟合得到，公式为： $y_{i}=\alpha_{0}+\,\alpha_{1}\cdot\,{\frac{1}{x_{i}}}+\epsilon_{i}$ （$x_i$为转股价值，$y_i$为转股溢价率）[42] 因子评价：用于识别转债估值与理论值的偏差，拟合质量取决于样本数量[17] 2. 因子名称：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） 因子构建思路：通过蒙特卡洛模拟计算转债理论价值，衡量市场价格与理论价值的偏离[17] 因子具体构建过程： $理论价值偏离度 = \frac{转债收盘价}{理论价值} - 1$ 理论价值通过模拟10000条路径计算，考虑转股、赎回、下修、回售条款，以同信用同期限利率贴现[17] 因子评价：全面覆盖转债条款，但计算复杂度较高[17] 3. 因子名称：转债综合估值因子 因子构建思路：融合转股溢价率偏离度和理论价值偏离度，提升因子稳定性[17] 因子具体构建过程： $转债综合估值因子 = Rank（转股溢价率偏离度） + Rank（理论价值偏离度）$ 因子评价：在平衡型和偏债型转债中表现更优[16] 4. 因子名称：修正YTM - 信用债YTM 因子构建思路：剥离转股条款影响，比较偏债转债与信用债的收益率差异[12] 因子具体构建过程： $修正YTM = 转债YTM \times (1-转股概率) + 预期转股年化收益 \times 转股概率$ 转股概率通过BS模型计算，最终取截面中位数[44] 因子评价：反映偏债转债相对信用债的配置性价比[12] 5. 因子名称：转债市场情绪捕捉指标 因子构建思路：结合动量和波动率识别市场情绪[24] 因子具体构建过程： $市场情绪指标 = Rank（20日动量） + Rank（波动率偏离度）$ 因子评价：用于风格轮动的信号生成[24] --- 量化模型与构建方式 1. 模型名称：转债低估指数构建模型 模型构建思路：通过估值因子筛选低估转债，分风格构建指数[17] 模型具体构建过程： - 划分标准：平底溢价率>15%为偏股型，<-15%为偏债型，其余为平衡型[15] - 筛选条件：正股市值>5亿、非ST、评级≥AA-、剩余规模≥2亿、剩余期限>30天等[18] - 偏股型采用理论价值偏离度前1/3，其他采用综合估值因子前1/3，成分券上限30只[17] 2. 模型名称：转债风格轮动模型 模型构建思路：根据市场情绪指标动态配置低估指数[24] 模型具体构建过程： - 计算各低估指数的动量与波动率偏离度排名之和[25] - 选择排名最低的风格配置，若并列则等权或优先平衡型[15] - 双周频调仓，回测区间2018-2025[24] --- 回测效果 1. 低估指数表现（2018-2025回测）： - 偏股转债低估指数：年化收益23.53%，波动率19.99%，IR 1.18[20] - 平衡转债低估指数：年化收益14.18%，波动率11.82%，IR 1.20[20] - 偏债转债低估指数：年化收益12.32%，波动率9.49%，IR 1.30[20] 2. 风格轮动模型表现： - 年化收益23.10%，波动率16.20%，IR 1.43，月度胜率65.48%[30] - 2025年以来收益11.31%，近4周收益7.12%[26] 3. 近期增强效果（2025年2月）： - 偏股/平衡/偏债低估指数超额分别为0.28%、0.17%、0.06%[19] --- 附录公式 1. 百元转股溢价率计算： $y_{i}=\alpha_{0}+\,\alpha_{1}\cdot\,{\frac{1}{x_{i}}}+\epsilon_{i}$ （$x_i$=转股价值，$y_i$=转股溢价率）[42] 2. 修正YTM计算： $修正YTM = 转债YTM \times (1-N(d2)) + 预期转股收益 \times N(d2)$ （$N(d2)$为BS模型转股概率）[44]