量化模型与构建方式 1. 模型名称：CCBA/CCB定价模型[6][21] 模型构建思路：基于可转债的赎回概率调整进行定价，用于衡量转债的理论价值[6] 模型具体构建过程：报告未详细描述CCBA/CCB模型的具体构建公式和步骤，但指出其用于计算转债的理论定价，并在此基础上计算定价偏离度[6][21] 2. 模型名称：CCB_out定价模型[21] 模型构建思路：在CCB定价模型的基础上，进一步考虑退市风险，以得到更稳健的理论定价[21] 模型具体构建过程：报告未详细描述CCB_out模型的具体构建公式和步骤，但指出其用于计算定价偏离度[21] 3. 模型名称：转债&股债组合轮动策略（择时策略）[2][10] 模型构建思路：基于转债市场整体估值（定价偏离度）的高低，在转债资产和股债组合之间进行动态资产配置，估值低估时超配转债，反之超配股债组合[2][10] 模型具体构建过程： a. 计算市场定价偏离度[10]。 b. 计算Z值：[10] c. 对Z值按照±1.5倍标准差进行截尾处理[10]。 d. 计算分数：将截尾后的Z值除以-1.5得到分数[10]。 e. 确定权重：转债权重 = 50% + 50% × 分数，剩余仓位配置股债组合（50% 7-10Y国债 + 50% 中证1000全收益指数）[2][10]。 4. 模型名称：收益分解模型[16] 模型构建思路：将转债的收益拆解为债底收益、股票拉动收益和转债估值收益三个部分，以分析收益来源[16] 模型具体构建过程：报告未详细描述该模型的具体构建公式和步骤，但指出其基于专题报告《可转债定价模型与应用》[16] 模型的回测效果 1. 转债&股债组合轮动策略，报告指出该策略能够实现稳定的超额收益[2][10]，但未提供具体的量化指标值。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：定价偏离度（基于CCBA/CCB模型）[6] 因子构建思路：通过比较转债市场价格与其理论模型定价的差异，来衡量转债估值的高低[6] 因子具体构建过程：[6] 因子评价：该指标用于判断转债市场整体估值水平，偏离度越高代表估值越高[6][15] 2. 因子名称：定价偏离度（基于CCB_out模型）[21] 因子构建思路：在考虑退市风险后，计算转债价格与理论定价的差异，作为估值因子[21] 因子具体构建过程：[21] 3. 因子名称：正股动量因子[24][26] 因子构建思路：使用正股过去一段时间的历史收益率来衡量其趋势强度[24][26] 因子具体构建过程：使用正股过去1个月、3个月、6个月的动量进行等权打分构建[24][26] 4. 因子名称：转债换手率因子[28][32] 因子构建思路：通过转债的成交活跃度（换手率）来捕捉市场关注度或短期交易机会[28][32] 因子具体构建过程：报告提及使用5日和21日的转债换手率[28] 5. 因子名称：转债与股票换手率比率[28] 因子构建思路：比较转债自身换手率与其正股换手率的相对关系[28] 因子具体构建过程：报告提及使用5日和21日的转债与股票换手率比率[28] 6. 因子名称：信用替代筛选因子[33] 因子构建思路：通过比较转债的到期收益率（YTM）与信用债收益率，筛选出具备债性配置价值的转债[33] 因子具体构建过程：筛选条件为：转债YTM + 1% > 3年期AA级信用债YTM[33] 复合策略与构建方式 （注：以下策略综合运用了前述模型和因子，并包含了具体的组合构建规则，因此归类为复合策略。） 1. 策略名称：低估值策略[21] 策略构建思路：在偏债、平衡、偏股三个分域中，分别选取基于CCB_out模型定价偏离度最低的转债，并结合分域估值进行择时配置[21] 策略具体构建过程： a. 计算个券定价偏离度（使用CCB_out模型）[21]。 b. 筛选条件：转债余额3亿以上且评级AA-及以上[21]。 c. 构建组合：在偏债、平衡、偏股分域中，分别选取定价偏离度最低的15只转债，共45只形成低估值转债池[21]。 d. 分域择时：根据三个分域市场的相对估值，超配估值过低的分域，低配估值过高的分域[21]。 2. 策略名称：低估值+强动量策略[24] 策略构建思路：在低估值策略与分域择时的基础上，进一步结合正股动量因子，筛选出兼具低估值和正股趋势强度的标的，以增强策略弹性[24] 策略具体构建过程：在低估值策略的基础上，将定价偏离度因子与正股动量因子（过去1、3、6个月动量等权打分）相结合进行选券[24][26] 3. 策略名称：低估值+高换手策略[27][28] 策略构建思路：首先筛选市场估值较低的转债池，再从中选择成交活跃度高的标的进行配置[27][28] 策略具体构建过程： a. 使用CCB_out定价偏离度因子，选择市场上估值较低的50%转债形成低估池[27][28]。 b. 在低估池中，使用转债高换手因子（转债换手率（5、21日）及转债与股票换手率比率（5、21日））选择标的进行配置[28]。 4. 策略名称：平衡偏债增强策略[30][32] 策略构建思路：在低估转债池中剔除偏股转债，并在偏债和平衡转债中分别使用不同的增强因子进行配置，旨在获取绝对收益[30][32] 策略具体构建过程： a. 使用CCB_out定价偏离度因子，选择市场上估值较低的50%转债，并去掉偏股转债，形成低估池[30][32]。 b. 在偏债转债中，使用转债换手率因子+正股动量因子进行增强[32]。 c. 在平衡转债中，使用转债换手率因子进行增强[32]。 5. 策略名称：信用债替代策略[33] 策略构建思路：通过信用替代筛选因子构建具备债性价值的转债池，并搭配正股动量因子和波动率控制方法，以信用债为底仓进行增强，追求低波动的绝对收益[33] 策略具体构建过程： a. 筛选转债池：条件为转债YTM+1% > 3年期AA级信用债YTM，且余额3亿以上、评级AA-及以上[33]。 b. 在转债池中选出正股1个月动量最强的20只进行配置，个券最大权重不超过2%[33]。 c. 通过波动率控制方法降低短期回撤，剩余仓位配置信用债[33]。 6. 策略名称：波动率控制策略[35] 策略构建思路：基于多个增强策略（偏债、平衡、偏股）和信用债，通过波动率控制方法动态调整资产权重，将组合整体波动控制在目标水平[35] 策略具体构建过程： a. 分别构建偏债增强、平衡增强、偏股增强策略：在各自分域中选取低估值+强动量打分最高的15只转债（共45只）[35]。 b. 将上述三个增强策略以及信用债作为底层资产[35]。 c. 通过波动率控制方法，将整个组合的波动率控制在4%[35]。 策略的回测效果 （注：以下所有策略的基准均为“等权指数”（余额3亿以上且AA-及以上转债等权），测试区间为2018年至2026年1月16日[24][27][30][33][38]。指标包括区间收益、年化波动、最大回撤、区间超额收益和信息比率（IR）。） 1. 低估值策略[24] 全样本年化收益：20.8%[24] 全样本年化波动：13.1%[24] 全样本最大回撤：18.0%[24] 全样本区间超额收益（相对等权指数）：8.9%[24] 全样本信息比率（IR）：1.51[24] 2. 低估值+强动量策略[27] 全样本年化收益：24.7%[27] 全样本年化波动：13.7%[27] 全样本最大回撤：13.2%[27] 全样本区间超额收益（相对等权指数）：12.4%[27] 全样本信息比率（IR）：2.15[27] 3. 低估值+高换手策略[30] 全样本年化收益：23.7%[30] 全样本年化波动：15.0%[30] 全样本最大回撤：15.9%[30] 全样本区间超额收益（相对等权指数）：11.5%[30] 全样本信息比率（IR）：1.85[30] 4. 平衡偏债增强策略[33] （该策略为绝对收益型，未提供相对基准的超额收益和IR） 全样本年化收益：22.6%[33] 全样本年化波动：12.1%[33] 全样本最大回撤：13.9%[33] 5. 信用债替代策略[33][38] （该策略为绝对收益型，基准为信用债净值） 全样本年化收益：7.1%[33] 全样本年化波动：低于3%[33] 全样本最大回撤：低于3%[33] 6. 波动率控制策略[38] （该策略为绝对收益型，基准为信用债净值） 全样本年化收益：9.6%[38] 全样本年化波动：4.4%[38] 全样本最大回撤：4.4%[38]
一月可转债量化月报：转债市场估值位于历史极值水平
国盛证券·2026-01-22 11:00