量化模型与构建方式 1. 模型名称：转债综合估值因子模型 模型构建思路：通过结合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，构建综合估值因子，用于评估转债的估值水平[20] 模型具体构建过程： - 转股溢价率偏离度 = 转股溢价率 − 拟合转股溢价率，衡量转股溢价率相对于拟合值的偏离度[21] - 理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） = 转债收盘价 / 理论价值 - 1，通过蒙特卡洛模拟（10000条路径）计算转债理论价值，考虑转股、赎回、下修、回售条款[21] - 综合估值因子公式： $转债综合估值因子 = Rank（转股溢价率偏离度） + Rank（理论价值偏离度（蒙特卡洛模拟））$ 模型评价：在全域、平衡型和偏债型转债上表现较优，偏股型转债中理论价值偏离度单独效果更好[20][21] 2. 模型名称：转债风格轮动模型 模型构建思路：基于市场情绪指标（动量与波动率偏离度）对低估风格指数进行动态配置[27] 模型具体构建过程： - 计算单个转债的20日动量和波动率偏离度，取风格指数内中位数作为该指数的情绪指标[27] - 市场情绪捕捉指标公式： $转债风格市场情绪捕捉指标 = Rank（转债20日动量） + Rank（波动率偏离度）$ - 根据指标逆序排名分配仓位，若排名相同则等权配置，若同时选中三种风格则全仓平衡低估风格[27][28] 模型评价：通过动态调整风格暴露提升组合收益风险比[27] --- 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：衡量转债转股溢价率与拟合值的差异，消除平价影响[21] 因子具体构建过程： - 截面拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线，公式为： $y_{i}=\alpha_{0}+\,\alpha_{1}\cdot\,{\frac{1}{x_{i}}}+\epsilon_{i}$ 其中$x_i$为转股价值，$y_i$为转股溢价率[42] - 偏离度 = 实际转股溢价率 − 拟合值[21] 2. 因子名称：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） 因子构建思路：通过期权定价模型计算转债理论价值，捕捉价格与理论值的偏差[21] 因子具体构建过程： - 使用蒙特卡洛模拟（10000条路径）计算理论价值，考虑转股、赎回、下修、回售条款[21] - 偏离度 = （转债收盘价 / 理论价值）− 1[21] 3. 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，比较偏债型转债与信用债的收益率差异[6][43] 因子具体构建过程： - 修正YTM = 转债YTM ×（1−转股概率） + 预期转股年化收益 × 转股概率，转股概率通过BS模型计算[43] - 取截面中位数：median{修正YTM − 同等级同期限信用债YTM}[43] --- 模型的回测效果 1. 转债综合估值因子模型： - 偏股转债低估指数：年化收益率24.63%，年化波动率20.59%，IR 1.20，月度胜率60.67%[24] - 平衡转债低估指数：年化收益率13.94%，年化波动率11.83%，IR 1.18，月度胜率61.80%[24] - 偏债转债低估指数：年化收益率12.85%，年化波动率9.45%，IR 1.36，月度胜率57.30%[24] 2. 转债风格轮动模型： - 年化收益24.00%，年化波动16.69%，IR 1.44，最大回撤-15.89%[31] - 2025年以来收益29.73%，近4周收益2.37%[30] --- 因子的回测效果 1. 低估值增强效果（近4周）： - 偏股转债超额-1.40%，平衡转债超额-0.55%，偏债转债超额1.12%[23] - 偏股低估指数近4周超额1.33%（与正股等权指数对比）[20] 2. 估值因子分位数状态： - 百元转股溢价率：滚动3年分位数64.9%，5年分位数67.3%[5][18] - 修正YTM − 信用债YTM中位数：-1.26%（配置性价比偏低）[6][18]