根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：转债综合估值模型 - 构建思路：通过转股溢价率偏离度和理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）两个因子融合，构建综合估值因子以筛选低估转债[24][25] - 具体构建过程： 1. 计算转股溢价率偏离度：$\text{转股溢价率偏离度} = \text{转股溢价率} - \text{拟合转股溢价率}$ 2. 计算理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）：$\text{理论价值偏离度} = \frac{\text{转债收盘价}}{\text{理论价值（蒙特卡洛模拟）}} - 1$ 3. 综合因子构建：$\text{转债综合估值因子} = \text{Rank（转股溢价率偏离度）} + \text{Rank（理论价值偏离度）}$ 蒙特卡洛模拟中，每条路径考虑转股、赎回、下修、回售条款，贴现率采用同信用同期限利率[25][26] - 模型评价：在平衡型和偏债型转债中表现较优，偏股型转债中理论价值偏离度单独效果更好[24] 2. 模型名称：转债风格轮动模型 - 构建思路：基于转债动量和波动率偏离度捕捉市场情绪，对偏股/平衡/偏债低估指数进行轮动配置[31][32] - 具体构建过程： 1. 计算单券层面20日动量和波动率偏离度 2. 在低估指数内部取因子中位数作为市场情绪指标 3. 组合信号生成：$\text{市场情绪捕捉指标} = \text{Rank（20日动量）} + \text{Rank（波动率偏离度）}$ 4. 轮动规则：选择指标排名最低的指数，若并列则等权配置，全选时默认配置平衡低估风格[32][33] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：转股溢价率偏离度 - 构建思路：衡量实际转股溢价率与拟合值的差异[25] - 具体构建过程： 1. 截面拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线：$y_i = \alpha_0 + \alpha_1 \cdot \frac{1}{x_i} + \epsilon_i$ 2. 取转股价值=100时的拟合值作为基准，计算偏离度[46] 2. 因子名称：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） - 构建思路：通过期权定价模型计算转债理论价值与实际价格的差异[25] - 具体构建过程： 1. 蒙特卡洛模拟1万条路径，考虑转股、赎回、下修、回售条款 2. 以同信用等级同期限利率贴现现金流 3. 计算收盘价与理论价值的比率偏离[25][47] 3. 因子名称：修正YTM - 信用债YTM - 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[4][47] - 具体构建过程： 1. 计算转股概率N(d2)（BS模型） 2. 修正YTM公式：$\text{修正YTM} = \text{转债YTM} \times (1-\text{转股概率}) + \text{预期转股收益率} \times \text{转股概率}$ 3. 取截面中位数：$\text{中位数} = \text{median}\{X_1,X_2,...,X_n\}$[48] 模型的回测效果 1. 转债综合估值模型 - 偏股转债低估指数：年化收益24.83%，波动率20.42%，IR 1.22[28] - 平衡转债低估指数：年化收益13.87%，波动率11.92%，IR 1.16[28] - 偏债转债低估指数：年化收益12.21%，波动率9.49%，IR 1.29[28] 2. 转债风格轮动模型 - 年化收益24.14%，波动率16.53%，IR 1.46，最大回撤-15.54%[38] - 2025年以来收益23.98%，近4周收益8.58%[35][37] 因子的回测效果 1. 估值因子增强效果 - 近4周超额：偏股转债1.56%，平衡转债0.10%，偏债转债0.18%[27] - 长期IR提升：偏股转债从0.58提升至1.22，平衡转债从0.61提升至1.16[28] 2. 市场情绪因子 - 动量+波动率偏离度组合在2018-2025年实现年化超额15.79%[37][38]