核心观点 - 广发证券量化转债组合在2026年一季度录得1.39%的超额收益，该组合基于基本面、低频价量和高频价量三套因子体系构建并月度调仓 [1][3] - 自2025年初至报告期，该量化转债组合累计收益为25.94%，相对中证转债指数的超额收益为8.64% [3] - 2026年3月，量化转债组合收益为-6.60%，但仍跑赢基准，获得0.81%的超额收益 [3] - 对于可转债市场整体，基于价量、定价和凸性模型的择时系统在2026年3月下半月发出零仓位信号，表明对市场持中性或谨慎观点 [3][31][34] 组合及表现 - 量化可转债组合的构建融合了可转债基本面因子、低频价量因子和高频价量因子三套体系，并执行月度调仓 [3][9] - 组合业绩表现通过图表跟踪，展示了自2025年1月1日至2026年3月25日期间，组合总回报、中证转债总回报及超额回报的走势 [12] 因子数据跟踪 - 报告构建并跟踪了总计144个量化因子，包括32个可转债基本面因子、80个可转债低频价量因子和32个可转债高频价量因子 [3] - 可转债基本面因子涵盖估值（如隐含波动率）、债券属性（如纯债价值）、溢价率、正股基本面（如质量、成长、盈利）等多个维度 [13][14] - 可转债低频价量因子包含一系列技术因子（从alpha001至alpha101）以及已实现高阶矩（方差、偏度、峰度）等指标 [13][14] - 可转债高频价量因子包括高频波动率、量价相关性、趋势强度、资金流向（如大单资金净流入比率）及聪明钱因子等 [13][14][16] - 报告以“定价偏差因子”（转债市场价格 - 理论定价）为例，展示了截至2026年3月31日大量个券的具体因子数值，例如代码111024.SH的因子值为71.45，代码123235.SZ的因子值为84.07 [17][18][20][21][22][23][24][25][26][27] 风险转债提示 - 报告基于交易所规则及量化模型，对存在潜在风险的可转债进行了分类预警 [3][28] - 预警类别包括：交易类强制退市预警（涉及凌钢转债、岭南转债）、财务类强制退市预警（涉及声迅转债）、*ST退市风险警示（涉及精装转债等）、ST其他风险警示（涉及凌钢转债、南航转债等数十只个券）、事件型信用风险预警（涉及闻泰转债、三房转债等数十只个券）以及打分型信用风险预警（涉及通22转债、精工转债等数十只个券） [30] 转债市场择时 - 转债市场择时模型从价量模型、定价模型和凸性模型三个维度对中证转债指数进行多空信号判断和仓位管理 [3][31] - 2026年3月上旬，模型曾发出看多信号，仓位观点最高达到67%（例如3月2日至3月5日） [32] - 自2026年3月17日起，三个模型的信号全部转为0，仓位观点相应调整为0%，并持续至3月31日报告期末 [32][34]

量化转债组合表现 - 量化可转债组合基于可转债基本面因子、低频价量因子、高频价量因子三套因子体系生成，月度调仓 [1][5] - 2025年以来组合累计收益为25.94%，相对中证转债指数超额收益为8.64% [1] - 2026年3月单月组合收益为-6.60%，但相对中证转债指数仍获得0.81%的超额收益 [1] 量化因子体系构成 - 因子体系共跟踪32个转债基本面因子、80个转债低频价量因子和32个转债高频价量因子 [2] - 基本面因子涵盖标的、债券属性、溢价率、价量、价值、质量、正股基本面（规模、价量、流动性、杠杆、成长、盈利）等多个维度 [10] - 低频价量因子包含技术因子001至099及101，以及已实现方差、偏度、峰度等 [10] - 高频价量因子包含高频上下行波动率、量价相关性、趋势强度、大单资金净流入比率、聪明钱因子、均价偏差等 [10] - 构建方式参考了《考虑分层加权的可转债多因子组合》等系列研究报告 [9] 定价偏差因子示例 - 定价偏差因子定义为转债市场价格减去理论定价 [11] - 报告展示了2026年3月31日部分转债的定价偏差因子数据，例如110075.SH偏差为32.36，128138.SZ偏差为38.28 [12] 可转债风险预警 - 基于交易所规则及事件法、信用打分法对存在风险的可转债进行提示 [3][13] - 交易类强制退市预警涉及凌钢转债、岭南转债 [14] - 财务类强制退市预警涉及声迅转债 [14] - *ST退市风险警示涉及精装转债 [14] - ST其他风险警示涉及凌钢转债、南航转债、天业转债等大量个券 [14] - 事件型信用风险预警涉及闻泰转债、三房转债、双良转债等 [14] - 打分型信用风险预警涉及通22转债、精工转债、三房转债等 [14] 转债市场择时观点 - 基于价量模型、定价偏差和转债弹性（凸性模型）三个维度对中证转债指数进行多空择时及仓位管理 [4] - 2026年3月，所有模型在当月后期均无看多信号，导致最新观点为零仓位 [4][15] - 3月仓位观点从月初的67%逐步下降，自3月17日起持续维持0% [15]

核心观点 量化转债组合在2026年2月表现良好，当月实现1.01%的收益，相对于中证转债指数获得了0.23%的超额收益[1][4] 自2025年初以来，该组合累计收益达34.84%，累计超额收益为8.15%[4][13] 报告基于多维度模型对转债市场进行择时，截至2026年2月底，模型信号显示看多，建议仓位为67%[3][4][32] 一、组合及表现 - 量化转债组合基于可转债基本面因子、低频价量因子、高频价量因子三套因子体系构建，并采用月度调仓策略[4][10] - 组合自2025年以来的业绩表现持续跑赢基准，截至2026年2月21日，累计总回报显著高于中证转债指数[13] 二、因子数据跟踪 - 报告构建并跟踪了总计144个量化因子，包括32个转债基本面因子、80个转债低频价量因子以及32个转债高频价量因子[4][14][15][17] - 以定价偏差因子（市场价格减理论定价）为例，报告展示了截至2026年2月27日的大量个券数据，例如“113589.SH”的定价偏差高达185.84，而“127071.SZ”的定价偏差为-1.72[18][19][22][26][28] 三、风险转债提示 - 基于交易所规则及量化模型，报告对存在退市风险及信用风险的可转债进行了预警[4][29] - 预警类别包括交易类强制退市（如岭南转债）、财务类强制退市（如声迅转债）、*ST风险、ST风险、事件型信用风险及打分型信用风险，涉及多只个券如精装转债、通22转债、蓝帆转债等[31] 四、转债市场择时 - 转债指数择时模型从价量、定价偏差和凸性（弹性）三个维度对中证转债指数（000832.CSI）进行多空判断和仓位管理[4][32] - 在2026年2月全月，价量模型与定价模型持续发出看多信号（信号为“1”），而凸性模型信号为“0”，综合得出的最新仓位观点为67%[3][32][33][34]