根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：转股溢价率偏离度 - **构建思路**：衡量转股溢价率相对于拟合值的偏离度，使不同平价的转债可比[21] - **具体构建过程**： $$y_{i}=\alpha_{0}+\,\alpha_{1}\cdot\,{\frac{1}{x_{i}}}+\epsilon_{i}$$ 其中，$y_i$为第$i$只转债的转股溢价率，$x_i$为转股价值。通过截面数据拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线，计算偏离度[21][44] 2. **因子名称**：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） - **构建思路**：通过蒙特卡洛模拟计算转债理论价值，衡量价格与理论价值的偏离[21] - **具体构建过程**： 1. 模拟10000条路径，考虑转股、赎回、下修、回售条款 2. 以同信用同期限利率为贴现率计算理论价值 3. 因子值=转债收盘价/理论价值-1[21] 3. **因子名称**：转债综合估值因子 - **构建思路**：融合转股溢价率偏离度和理论价值偏离度，提升因子稳定性[21] - **具体构建过程**： $$综合估值因子 = Rank（转股溢价率偏离度） + Rank（理论价值偏离度）$$ 对两个因子分别排名后相加[21] 4. **因子名称**：修正YTM - 信用债YTM - **构建思路**：剥离转股条款影响，比较偏债型转债与信用债的配置价值[4][45] - **具体构建过程**： $$修正YTM = 转债YTM \times (1-转股概率) + 预期转股收益率 \times 转股概率$$ 转股概率通过BS模型计算，最终取截面中位数[4][45][46] 5. **因子名称**：转债市场情绪捕捉指标 - **构建思路**：结合动量和波动率识别市场情绪[29] - **具体构建过程**： $$市场情绪指标 = Rank（20日动量） + Rank（波动率偏离度）$$ 在风格指数内部取因子中位数[29][30] 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：转债低估指数构建模型 - **构建思路**：通过估值因子筛选低估转债，分风格构建指数[21][22] - **具体构建过程**： 1. 按平底溢价率划分风格（偏股>15%，偏债<-15%，其余为平衡型） 2. 偏股型使用理论价值偏离度因子，其他风格用综合估值因子 3. 选取因子前1/3且满足：正股市值>5亿、非ST、评级≥AA-等8项风控条件[21][22] 2. **模型名称**：转债风格轮动模型 - **构建思路**：根据市场情绪指标动态配置低估风格[29][30] - **具体构建过程**： 1. 计算各风格指数的市场情绪指标排名 2. 优先配置排名低的风格，若排名相同则等权配置 3. 双周频调仓，全仓投资单一风格[29][30][35] 因子回测效果 | 因子/模型 | 年化收益 | 年化波动 | IR | 最大回撤 | 测试周期 | |--------------------------|----------|----------|-------|----------|-------------------| | 偏股转债低估指数 | 24.91% | 20.39% | 1.22 | -22.83% | 2018-2025[24] | | 平衡转债低估指数 | 13.77% | 11.87% | 1.16 | -16.04% | 2018-2025[24] | | 偏债转债低估指数 | 12.21% | 9.45% | 1.29 | -17.59% | 2018-2025[24] | | 转债风格轮动模型 | 24.23% | 16.54% | 1.47 | -15.54% | 2018-2025[35] | | 低估值因子（偏股） | - | - | - | - | 近4周超额1.33%[23]| 模型评价 - **估值因子**：理论价值偏离度在偏股型转债上表现优异，综合估值因子对平衡/偏债型更有效[21] - **风格轮动**：通过动量+波动率捕捉市场情绪，历史信息比率达1.47显著优于基准[35] - **风控设计**：通过正股市值、盈利等条件有效控制信用风险[22]

2025 年 05 月 20 日 苏 良（分析师） 证书编号：S0790523060004 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 金融工程研究团队 魏建榕（首席分析师） 证书编号：S0790519120001 张 翔（分析师） 证书编号：S0790520110001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 高 鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（分析师） 证书编号：S0790523060003 陈 威（研究员） 证书编号：S0790123070027 蒋 韬（研究员） 证书编号：S0790123070037 相关研究报告 《军工板块的资金行为监测—金融工 程定期》-2025.5.17 《沪深 300 与中证 500 成分股调整预 测（2025 年 6 月）—金融工程定期》 -2025.5.12 《港股量化：2025 年以来南下累计净 流入超 6000 亿港元，5 月增配成长— ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：转债综合估值模型 - **模型构建思路**：通过融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，构建综合估值因子以筛选低估转债[19] - **模型具体构建过程**： 1. 计算单只转债的转股溢价率偏离度：$$转股溢价率偏离度 = 转股溢价率 - 拟合转股溢价率$$，其中拟合转股溢价率通过截面数据回归得到[20] 2. 计算理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）：$$理论价值偏离度 = \frac{转债收盘价}{理论价值} - 1$$，理论价值通过蒙特卡洛模拟（10,000条路径）考虑转股、赎回、下修等条款，并以同信用等级同期限利率贴现[20] 3. 因子融合：对两个因子分别排名后等权相加：$$转债综合估值因子 = Rank(转股溢价率偏离度) + Rank(理论价值偏离度)$$[20] - **模型评价**：该模型在平衡型和偏债型转债中表现更优，能系统性捕捉估值回归效应[19] 2. **模型名称**：转债风格轮动模型 - **模型构建思路**：结合市场情绪指标（动量和波动率偏离度）对低估风格指数进行动态配置[27] - **模型具体构建过程**： 1. 计算单只转债的20日动量和波动率偏离度 2. 在低估指数内部取因子中位数作为指数情绪指标 3. 对三类低估指数（偏股/平衡/偏债）的情绪指标排名并相加：$$市场情绪捕捉指标 = Rank(20日动量) + Rank(波动率偏离度)$$ 4. 选择综合排名最低的指数配置，若并列则等权或优先配置平衡风格[28] - **模型评价**：通过双周频调仓实现风格切换，历史信息比率显著优于基准[33] --- 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**：衡量实际转股溢价率与理论拟合值的差异[20] - **因子具体构建过程**： 1. 截面回归拟合转股溢价率与转股价值的关系：$$y_i = \alpha_0 + \alpha_1 \cdot \frac{1}{x_i} + \epsilon_i$$，其中$y_i$为第$i$只转债的转股溢价率，$x_i$为转股价值[44] 2. 计算偏离度：$$转股溢价率偏离度 = 实际转股溢价率 - 拟合值$$[20] 2. **因子名称**：理论价值偏离度（蒙特卡洛模型） - **因子构建思路**：通过期权定价模型识别转债价格与理论价值的偏差[20] - **因子具体构建过程**： 1. 蒙特卡洛模拟10,000条路径，考虑转股、赎回、下修、回售条款 2. 以同信用等级同期限利率贴现计算理论价值 3. 计算偏离度：$$理论价值偏离度 = \frac{收盘价}{理论价值} - 1$$[20] 3. **因子名称**：修正YTM-信用债YTM - **因子构建思路**：剥离转股条款影响后比较偏债型转债与信用债的收益率差异[5] - **因子具体构建过程**： 1. 计算修正YTM：$$修正YTM = 转债YTM \times (1 - 转股概率) + 预期转股年化收益 \times 转股概率$$，其中转股概率通过BS模型计算[45] 2. 取与同等级信用债YTM差值的中位数[46] --- 模型的回测效果 1. **转债综合估值模型**： - 偏股转债低估指数：年化收益23.06%，波动率20.43%，IR 1.13[23] - 平衡转债低估指数：年化收益13.56%，波动率11.94%，IR 1.14[23] - 偏债转债低估指数：年化收益11.85%，波动率9.49%，IR 1.25[23] 2. **转债风格轮动模型**： - 年化收益23.38%，波动率16.48%，IR 1.42，月度胜率65.12%[33] --- 因子的回测效果 1. **估值因子增强效果**（近4周）： - 偏股转债超额0.9%，平衡转债超额1.2%，偏债转债超额-0.3%[22] 2. **百元转股溢价率**：当前滚动5年分位数40%[15] 3. **修正YTM-信用债YTM**：当前中位数0.38%[5]