量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. 模型名称：转债综合估值因子模型[5][17] * 模型构建思路：基于可转债的期权属性，认为高估值转债长期会带来负收益，因此从估值视角构建因子以识别低估转债，进行系统性增强[17]。 * 模型具体构建过程：首先构建两个基础估值因子——转股溢价率偏离度因子和理论价值偏离度因子（蒙特卡洛模型），然后将两个因子的排名相加，融合构建成转债综合估值因子[5][17]。 1. 转股溢价率偏离度因子构建：计算每只转债的转股溢价率与其拟合值的差值。拟合值通过截面数据拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线得到[18]。 * 公式：转股溢价率偏离度 = 转股溢价率 − 拟合转股溢价率[18] 2. 理论价值偏离度因子（蒙特卡洛模型）构建：使用蒙特卡洛模拟（每条路径模拟10000次）计算转债的理论价值，该模型充分考虑了转股、赎回、下修、回售条款，并以同信用、同期限利率作为贴现率。然后计算市场价格相对于理论价值的偏离度[18]。 * 公式：理论价值偏离度 = 转债收盘价 / 理论价值（蒙特卡洛模型） - 1[18] 3. 因子融合：将上述两个因子的值分别进行全截面排名（Rank），然后将排名值相加，得到最终的转债综合估值因子[17][18]。 * 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））[18] 2. 模型名称：转债风格轮动模型[6][23] * 模型构建思路：通过捕捉转债市场的情绪指标，在偏股、平衡、偏债三类转债的低估指数之间进行动态轮动配置，以获取超额收益[6][23]。 * 模型具体构建过程： 1. 构建风格指数：首先根据平底溢价率将转债划分为偏股型（>15%）、偏债型（<-15%）和平衡型（其余），并构建对应的等权指数[16][18]。然后，使用估值因子（偏股风格用理论价值偏离度因子，平衡和偏债风格用转债综合估值因子）筛选各风格中排名前1/3的转债，构建对应的偏股转债低估指数、平衡转债低估指数和偏债转债低估指数[5][19]。构建指数时有一系列风控规则，如排除正股市值小于5亿、ST、评级低于AA-、剩余规模小于2亿等[16][19]。 2. 计算市场情绪指标：在单个转债层面计算两个市场情绪因子——转债20日动量和波动率偏离度。然后，在每个低估风格指数内部，取这两个因子值的中位数，分别作为该指数的动量指标和波动率偏离度指标[23]。 3. 计算轮动仓位：将三个低估风格指数在转债20日动量和波动率偏离度两个指标上分别进行排名（Rank），然后将两个排名相加，得到每个指数的综合市场情绪捕捉指标值[23]。 * 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）[23] 4. 配置规则：选择综合市场情绪捕捉指标排名较低（即数值较小）的风格指数进行配置。若两个指数排名并列最低，则等权配置；若三个指数排名相同，则100%配置于平衡低估风格[16][23]。模型每两周调仓一次[6][23]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：转股溢价率偏离度[17][18] * 因子构建思路：衡量单只转债的转股溢价率相对于其根据转股价值拟合出的合理溢价率的偏离程度，使得不同平价水平的转债具有可比性[18]。 * 因子具体构建过程：在每个时间截面上，使用全市场转债数据，以转股价值为自变量，转股溢价率为因变量，进行曲线拟合。将每只转债的实际转股溢价率减去其转股价值所对应的拟合溢价率，即得到该因子的值[18][40]。 * 拟合公式示例：，其中 为第i只转债的转股溢价率， 为其转股价值[40]。 2. 因子名称：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）[5][18] * 因子构建思路：通过蒙特卡洛模拟计算包含各项条款的转债理论价值，衡量市场价格与理论价值的百分比偏离，捕捉定价误差[18]。 * 因子具体构建过程：对每只转债，使用蒙特卡洛方法模拟正股价格路径（通常为10000条），在每条路径上根据转股、赎回、下修、回售等条款判断转债的最终支付，并以与该转债信用等级和剩余期限相匹配的利率作为贴现率，计算所有路径支付的现值平均值，得到理论价值。最后用市场价格除以理论价值减1，得到因子值[18]。 3. 因子名称：转债20日动量[23] * 因子构建思路：捕捉转债市场近期的价格趋势，作为市场情绪的代理指标之一[23]。 * 因子具体构建过程：计算每只转债过去20个交易日的收益率，作为其动量因子值[23]。 4. 因子名称：波动率偏离度[23] * 因子构建思路：捕捉转债波动率相对于其自身历史水平的异常变化，作为市场情绪的另一个代理指标[23]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算方法，但根据名称推断，可能是计算转债近期波动率与其长期历史波动率中位数或均值的偏离度。 5. 指标名称：百元转股溢价率[3][14] * 构建思路：构建一个在时间序列上可比的指标，用于衡量转债市场整体的估值水平，判断转债与正股的相对配置价值[3][14]。 * 具体构建过程：在每个时间点，使用全市场转债的截面数据，拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线（例如使用 模型）。将转股价值=100代入拟合出的曲线公式，计算出的转股溢价率即为“百元转股溢价率”[39][40]。 6. 指标名称：修正YTM – 信用债YTM中位数[4][14] * 构建思路：针对偏债型转债，剥离转股条款对其到期收益率（YTM）的影响，使其可与同期限同等级的信用债YTM进行比较，衡量偏债型转债与信用债的相对配置价值[4][14]。 * 具体构建过程： 1. 计算每只偏债型转债的修正YTM：修正YTM = 转债YTM × (1 – 转股概率) + 预期转股的到期年化收益率 × 转股概率[41]。其中，转股概率通过BS模型计算N(d2)得到[41]。 2. 计算每只偏债型转债的修正YTM与同等级、同期限的企业债（信用债）YTM的差值[41]。 3. 计算所有偏债型转债该差值的中位数，即得到“修正YTM – 信用债YTM中位数”[4][41]。 模型的回测效果 （回测区间：2018年2月14日 ~ 2026年4月17日[21][26]） 1. 偏股转债低估指数，年化收益率27.45%，年化波动率20.86%，最大回撤0.23，信息比率(IR)1.32，卡玛比率1.20[21] 2. 平衡转债低估指数，年化收益率15.80%，年化波动率12.11%，最大回撤0.16，信息比率(IR)1.31，卡玛比率0.99[21] 3. 偏债转债低估指数，年化收益率12.33%，年化波动率9.78%，最大回撤0.18，信息比率(IR)1.26，卡玛比率0.69[21] 4. 转债风格轮动组合，年化收益25.41%，年化波动16.97%，最大回撤15.89%，信息比率(IR)1.50，卡玛比率1.60[26] 5. 转债低估等权指数，年化收益15.20%，年化波动11.57%，最大回撤15.48%，信息比率(IR)1.31，卡玛比率0.98[26] 6. 转债等权指数，年化收益10.77%，年化波动12.27%，最大回撤20.60%，信息比率(IR)0.88，卡玛比率0.52[26] 因子的近期表现 （截至2026年4月17日近一月表现[5][20]） 1. 低估值因子（在偏股转债中），增强超额收益2.59%[5][20] 2. 低估值因子（在平衡转债中），增强超额收益-1.93%[5][20] 3. 低估值因子（在偏债转债中），增强超额收益-0.68%[5][20]
金融工程定期：4月转债配置：转债估值偏贵，看好偏股低估风格
开源证券·2026-04-21 21:15