量化模型与构建方式 1. **模型名称：幂函数溢价率拟合模型** * **模型构建思路**：用于刻画可转债市场在不同平价水平下的转股溢价率中枢，通过拟合截面数据来观察溢价率曲线的结构变化[10]。 * **模型具体构建过程**：将截面中所有可转债的平价价值作为解释变量（X），其转股溢价率作为被解释变量（Y），使用幂函数模型进行拟合[10]。该模型旨在得到一个描述平价与溢价率之间平均关系的曲线，即“溢价率中枢”[10]。通过比较不同报告期（如相隔1个月）的拟合曲线，可以观察溢价率中枢在各个平价区间的变化情况[10]。 2. **模型名称：CRR二叉树定价模型** * **模型构建思路**：用于计算可转债的理论价值，相较于BSM等传统模型，该模型通过二叉树方法考虑了内嵌条款、信用利差等因素，旨在获得更高的定价精度[13]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述CRR二叉树的具体构建步骤，但指出其用于计算全市场可转债的理论定价值[13]。基于此模型定价结果，定义了“定价偏离度”指标：定价偏离度 = 转债CRR理论定价 - 转债市场价格[13]。当偏离度为负时，表明市场价格高于理论定价，转债估值偏贵；反之则表明估值便宜[13]。 3. **因子名称：定价偏离度** * **因子构建思路**：基于CRR二叉树定价模型的结果，通过计算理论价值与市场价格的差值，来衡量可转债的估值高低，该因子考虑了正股波动率等因素对时间价值的影响，比直接观察溢价率更为合理[13]。 * **因子具体构建过程**：首先使用CRR二叉树模型计算每只可转债的理论价值[13]。然后，用该理论价值减去可转债的当前市场价格，即得到该转债的定价偏离度[13]。公式为： $$定价偏离度 = CRR理论定价 - 市场价格$$ 报告中分别计算了全市场以及按风格（股性、平衡、债性）划分的定价偏离度的截面中位数和余额加权值[14][16]。 4. **模型名称：BSM隐含波动率计算模型** * **模型构建思路**：将可转债视为正股的衍生品，通过其市场价格反向计算（逆算）出市场隐含的正股未来波动率，用以刻画投资者对已发转债对应正股部分的波动率预期[33]。 * **模型具体构建过程**：以BSM（Black-Scholes-Merton）期权定价模型为基础，将可转债的市场价格、条款等作为已知输入，通过数值方法逆解出使得模型价格等于市场价格的隐含波动率参数[33]。报告计算了全市场转债对应正股的隐含波动率中位数和余额加权值[33]。 5. **因子名称：短久期转债隐含正股预期指数** * **因子构建思路**：短久期转债的价格受长期基本面影响较小，其转股溢价率可反映市场对正股短期表现的预期。该指数通过挑选短久期转债并对其转股溢价率进行加权，旨在构建一个反映市场短期收益预期的指标[36]。 * **因子具体构建过程**：首先，从市场中筛选出到期时间最短的1/3的可转债[36]。然后，以每只转债距离到期日的天数的倒数作为权重，对其转股溢价率进行加权计算，最终得到“隐含正股预期指数”[36]。 6. **模型名称：转债基金持仓DELTA估计模型** * **模型构建思路**：通过回归模型动态跟踪以可转债为主要配置标的的基金（转债基金）的持仓风格占比，进而估算其整体持仓的DELTA值，以观察基金风格变化及其与正股市场的联动程度[38]。 * **模型具体构建过程**：首先，定义转债基金样本[38]。然后，使用回归模型动态分析这些基金的持仓，估算其持仓中股性、平衡、债性等不同风格转债的占比[38]。最后，根据各风格指数的DELTA值，对估算出的风格占比进行加权，计算得到转债基金的平均DELTA估计值[38]。 7. **模型名称：转债低估值动量组合** * **模型构建思路**：这是一个复合策略模型，核心思想是同时捕捉转债的估值低估（价值）和正股的上行趋势（动量）两个维度的Alpha[40]。通过筛选市场价格低于理论定价且正股具有动量的转债进行投资[40]。 * **模型具体构建过程**： * **样本初筛**：对全市场可转债进行初步筛选，条件包括：债项评级AA-及以上、余额2亿元及以上、正股历史无ST等特殊处理、历史无评级下调和负面展望、大股东质押比例<90%、最近10日内有成交、强赎进度<5日、未跌破债底[42]。 * **风格划分**：根据转债平价（转换价值）将其划分为三类：平价<90为债性转债，90≤平价≤110为平衡转债，平价>110为股性转债[42]。 * **择券标准**：在通过初筛的每个风格（债性、平衡、股性）组内，根据两个维度对转债进行综合打分：1) **估值**：包括绝对定价（如价格）和相对定价（如定价偏离度）在市场中的相对分位数；2) **动量**：正股过去短期的价格走势[42]。在每个风格组内，选取综合得分最高的10只转债，共计30只纳入最终持仓[42]。 * **组合管理**：持仓内个股权重为等权重，每月进行一次再平衡[42]。 模型的回测效果 1. **转债低估值动量组合**：2月绝对收益为1.21%，超额收益（相对于中证转债指数）为0.89%[2]。自2017年起的长期年化收益率为16.59%，年化波动率为12.62%，最大回撤为11.26%，收益波动比（年化收益/年化波动）为1.31，收益回撤比（年化收益/最大回撤）为1.47，月度胜率为67.35%[2][46]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：正股PB中位数（全市场）** * **因子构建思路**：由于转债对应正股与宽基指数成分存在结构差异，直接使用宽基估值指标不合理。该因子通过自下而上合成全市场转债对应正股的市净率（PB）中位数，以衡量转债底层资产的估值水平[19]。 * **因子具体构建过程**：计算每只可转债对应正股的市净率（PB），然后取全市场所有转债正股PB的截面中位数，得到“全市场转债正股PB中位数”指标[19]。同时，会计算该中位数在历史滚动区间（如5年）内的分位数，以判断其估值位置[19]。 2. **因子名称：未来12个月盈利预期增速（同比）** * **因子构建思路**：通过处理分析师一致预测数据，合成未来12个月的盈利预期，并进行同比处理以消除周期性，用以刻画分析师对转债正股盈利的情绪变化[22]。 * **因子具体构建过程**：对每只转债正股，获取分析师对当前财年（FY1）和下一财年（FY2）的营收及净利润一致预测值[22][25]。通过时间加权的方式将FY1和FY2的预测值合成为未来12个月（未来12m）的预测值，使数据更具连贯性[22]。然后，计算未来12m预测值相对于上年同期的同比变化，得到“未来12m营收增速同比”和“未来12m利润增速同比”[22]。最后，计算全市场所有转债正股的该同比值的截面中位数[22]。 3. **因子名称：未来12个月盈利预期分歧（同比）** * **因子构建思路**：通过计算分析师对未来12个月盈利预测的标准差，来度量市场观点的分歧程度，并进行同比处理以观察分歧的变化趋势[25]。 * **因子具体构建过程**：对每只转债正股，计算其所有分析师提供的未来12个月盈利（营收、净利润）预测值的标准差，作为该股票盈利预期的分歧度[25][27]。然后，计算该分歧度指标相对于上年同期的同比变化，以去除周期性[25]。最后，计算全市场所有转债正股的该同比分歧度值的截面中位数[25]。 因子的回测效果 （报告中未提供独立因子的历史回测绩效指标，如IC、IR等，因此本部分略过）

量化模型与构建方式 1 转债CRR定价模型 - **模型名称**：转债CRR定价模型[41] - **模型构建思路**：通过CRR二叉树模型计算可转债的理论价值，该模型比BSM模型更能准确反映内嵌条款和信用利差的影响[14] - **模型具体构建过程**：使用CRR二叉树模型对可转债进行定价，定义"定价偏离度"为转债CRR理论定价减去转债市场价格，定价偏离度越高说明转债价格越便宜[14]；模型在2024年7月进行迭代，增加了对正股退市风险的定价惩罚[45][51] - **模型评价**：该定价方式较直接观察溢价率更为合理，能够考虑正股波动等因素在转债时间价值上的影响[14] 2 转债低估值动量模型 - **模型名称**：转债低估值动量模型[46] - **模型构建思路**：结合估值指标和价量指标的多因子策略，寻找转股溢价率处于相对低位且正股具有上行趋势的转债[46] - **模型具体构建过程**：根据转债的估值（绝对定价及相对定价）在市场中的相对点位、以及正股过去短期的动量情况进行综合打分[48] 3 转债基金持仓DELTA跟踪模型 - **模型名称**：转债基金持仓DELTA跟踪模型[36] - **模型构建思路**：通过回归模型动态跟踪转债基金持仓的风格占比情况，计算加权DELTA值来监测基金持仓风格变化[36] - **模型具体构建过程**：将基金持仓中以可转债为主要配置标的的基金定义为转债基金，以回归模型动态跟踪其可转债持仓的风格占比情况，随后根据各风格指数的DELTA值加权计算得到转债基金的DELTA估计值[36] 4 幂函数溢价率拟合模型 - **模型名称**：幂函数溢价率拟合模型[11] - **模型构建思路**：通过幂函数模型拟合截面转债的平价价值与转股溢价率关系，得到对应平价价值下的转债溢价率中枢[11] - **模型具体构建过程**：将截面转债的平价价值作为解释变量，转股溢价率作为被解释变量进行幂函数拟合[11] 5 BSM隐含波动率模型 - **模型名称**：BSM隐含波动率模型[33] - **模型构建思路**：通过BSM模型逆算得到全市场转债对应正股的隐含波动率，刻画投资者交易出的正股未来波动率预期[33] - **模型具体构建过程**：以BSM模型进行逆算，得到全市场转债所对应全体正股的隐含波动率中位数和余额加权结果[33] 6 短久期转债隐含预期模型 - **模型名称**：短久期转债隐含预期模型[34] - **模型构建思路**：利用短久期转债的转股溢价率反映市场对短期正股市场的预期表现[34] - **模型具体构建过程**：挑选市场中到期时间最短的1/3转债，以距离到期日的倒数对转股溢价率进行加权，计算得到短久期转债的隐含正股预期指数[34] 量化因子与构建方式 1 定价偏离度因子 - **因子名称**：定价偏离度因子[14] - **因子构建思路**：衡量转债市场价格与理论定价的偏离程度[14] - **因子具体构建过程**：定价偏离度 = 转债CRR定价 - 转债市价[14] 2 转股溢价率因子 - **因子名称**：转股溢价率因子[11][34] - **因子构建思路**：衡量转债价格相对于转换价值的溢价水平[11] - **因子具体构建过程**：通过截面统计得到债性、平衡和股性转债的溢价率中位数[12] 3 正股PB估值因子 - **因子名称**：正股PB估值因子[18] - **因子构建思路**：衡量转债对应正股的估值水平[18] - **因子具体构建过程**：以自下而上的方式对市场成分券的正股PB进行合成，形成全市场PB中位数指标[18] 4 分析师盈利预期因子 - **因子名称**：分析师盈利预期因子[22] - **因子构建思路**：反映分析师对正股未来盈利的预期强度[22] - **因子具体构建过程**：对当前财年和次一财年的预期数据进行时间加权合成未来12个月的预期增速，并计算同比值去除周期因素[22] 5 盈利预期分歧因子 - **因子名称**：盈利预期分歧因子[25] - **因子构建思路**：衡量分析师对盈利预期的一致程度[25] - **因子具体构建过程**：计算分析师未来12个月预期增速的标准差，并计算同比变化量数据以去除周期性[25] 模型的回测效果 1 转债CRR定价组合 - **当期收益**：0.13%[41][46] - **当年收益**：14.42%[46] - **年化收益**：15.71%[41][46] - **年化波动**：12.62%[46] - **最大回撤**：12.08%[41][46] - **收益波动比**：1.25[46] - **收益回撤比**：1.30[41][46] - **月度胜率**：63.83%[41][46] 2 转债低估值动量组合 - **当期收益**：1.50%[47][52] - **当年收益**：19.59%[52] - **年化收益**：16.33%[47][52] - **年化波动**：12.68%[52] - **最大回撤**：11.26%[47][52] - **收益波动比**：1.29[52] - **收益回撤比**：1.45[47][52] - **月度胜率**：67.02%[47][52] 因子的回测效果 1 定价偏离度因子 - **全市场中位数**：-8.56元[15] - **余额加权值**：-7.80元[15] - **股性转债中位数**：-8.56元[17] - **平衡转债中位数**：-9.50元[17] - **债性转债中位数**：-8.18元[17] - **股性转债加权值**：-6.28元[17] - **平衡转债加权值**：-9.08元[17] - **债性转债加权值**：-8.20元[17] 2 转股溢价率因子 - **股性转债中位数**：13.23%[12] - **平衡转债中位数**：30.49%[12] - **债性转债中位数**：63.73%[12] 3 正股PB估值因子 - **全市场PB中位数**：2.60[18] - **历史5年分位数**：91.39%[18] 4 分析师盈利预期因子 - **营收增速同比**：-2.88%[22][25] - **净利润增速同比**：0.20%[22][25] 5 盈利预期分歧因子 - **营业收入分歧**：-0.92%[25] - **净利润分歧**：-0.45%[25] 6 BSM隐含波动率因子 - **全市场中位数**：43.87%[33] - **余额加权值**：43.04%[33] 7 短久期隐含预期因子 - **隐含正股预期指数**：45.23[34] 8 基金持仓DELTA因子 - **全市场平均值**：72.12%[36] - **股性风格贡献**：47.41%[36] - **平衡风格贡献**：21.26%[36] - **债性风格贡献**：3.45%[36]