根据提供的量化研报内容，以下是详细的模型与因子总结： 量化模型与构建方式 1. **CCBA定价模型** - 构建思路：用于衡量转债市场估值水平，通过计算定价偏离度评估配置价值[6] - 构建过程： $$定价偏离度 = \frac{转债价格}{CCBA模型定价} - 1$$ 统计不同偏离度区间下未来N日中证转债的平均收益率与胜率[6][7] - 评价：有效识别转债市场估值合理区间，历史数据显示当前偏离度0.35%处于62.1%分位数（2018年以来）[6] 2. **CCB_out定价模型** - 构建思路：在CCB模型基础上加入退市风险调整，用于低估值策略选券[24] - 构建过程： $$定价偏离度 = \frac{转债价格}{CCB\_out模型定价} - 1$$ 分域（偏债/平衡/偏股）选取偏离度最低的15只转债，结合分域择时配置[24] 3. **收益分解模型** - 构建思路：拆解转债收益来源为债底收益、股票拉动收益、转债估值收益[17][20] - 构建过程：通过CCB模型计算各成分贡献，例如近1个月中证转债收益中正股拉动0.38%、估值贡献0.17%[17][21] 量化因子与构建方式 1. **定价偏离度因子** - 构建过程：基于CCB_out模型计算，用于筛选低估转债池[24][32] - 评价：稳定性强，2018年以来年化超额收益12.2%[27] 2. **正股动量因子** - 构建过程：等权合成正股过去1/3/6个月动量得分，用于低估值+强动量策略[27][31] - 评价：增强策略弹性，2018年组合年化收益达24.5%[31] 3. **高换手因子** - 构建过程：结合5日/21日转债换手率及转债-股票换手比率，筛选低估池中成交活跃券[32][35] - 评价：2023年实现9.6%超额收益，抗回撤能力突出[35] 4. **信用替代因子** - 构建过程：筛选转债YTM+1%>3年期AA信用债YTM的个券，叠加正股动量排名[39][43] - 评价：绝对收益策略波动率<3%，适合低风险配置[43] 模型与因子的回测效果 | 名称 | 年化收益 | 年化波动 | 最大回撤 | IR | 测试区间 | |---------------------|----------|----------|----------|-------|----------------| | 低估值策略 | 21.8% | 13.6% | 15.6% | 2.10 | 2018-2025[27] | | 低估值+强动量策略 | 24.5% | 14.3% | 11.9% | 2.39 | 2018-2025[31] | | 低估值+高换手策略 | 23.4% | 15.4% | 15.9% | 2.15 | 2018-2025[35] | | 平衡偏债增强策略 | 22.9% | 12.3% | 13.4% | - | 2018-2025[39] | | 信用债替代策略 | 7.3% | 2.1% | 2.8% | - | 2018-2025[43] | | 波动率控制策略 | 10.0% | 4.4% | 4.2% | - | 2018-2025[45] | 注：所有策略均基于余额>3亿且评级≥AA-的转债池[24][27][32]

转债市场现状 - 机构投资者占比超90%，市场余额截至2025/5/14下降至6864亿元，数量下行至492只[3][24] - 正股集中在150亿元以下中小市值个股及银行、电力设备行业，150亿以下个股数量占比达75%[26] - 2025年以来行业轮动速度加快，大部分行业轮动速度处于中位数以上[34] 宏观择时观点 - 对转债资产投资价值持中性偏乐观态度，有20%潜在上行空间[3][12][13] 量化策略可行性 - 丰富的转债标的和行业覆盖度保证量化选债和行业轮动策略可行[34] 低价策略困境与改进 - 2024年最大回撤达14%，2025年以来容量常低于5亿元，持有周期短、换手率高[4][56][58] - 缝补型（次低价）策略2018年以来年化收益17.35%，容量25亿元以上[4] - 平替型期权策略2017年以来年化收益14%，最大回撤小于10%，容量20亿元以上[4] 双低策略困境与改进 - 2022年以来转股溢价率中枢上移至70%，超额收益斜率下滑[5] - 双低五因子增强策略2018年以来年化收益24%，超额最大回撤小于9%[5] - 四因子中观行业轮动策略2018年以来年化收益26%，最大回撤小于11%，关注传媒等行业[6][155] 风险提示 - 模型依赖历史数据，存在失效可能，策略有效性待长期验证[7]

证券研究报告 | 金融工程 gszqdatemark 2025 05 13 年 月 日 量化点评报告 转债的配置与择时价值——五月可转债量化月报 转债的配置与择时价值。我们可以将转债个券分为偏债、平衡与偏股转债， 等权配置形成分域净值，并分别使用转债定价偏离度进行择时形成择时策 略，由策略结果可以看出： 1）平衡偏债转债风险溢价高，配置价值高但择时性价比低：平衡偏债转债 本身风险溢价较高，择时策略并未产生很明显的绩效提升，因此平衡与偏 债转债更适合弱化择时并进行长期配置，且构建因子策略进行稳定增强。 2）偏股转债风险溢价低，配置价值低但择时性价比高：偏股转债本身风险 溢价较低，夏普率与卡玛比率仅为 0.46 与 0.28。而基于估值的择时策略 可以在提升收益的同时降低风险，使得夏普率与卡玛比率分别上升至 0.87 与 0.74，因此偏股转债可以通过择时指标进行波段操作从而提升收益降低 风险。 转债的选债与择时。我们可以将选债与偏股择时按照如下方式结合： 1）选债部分：对于平衡与偏债转债我们使用低估+正股动量因子进行选债 增强，偏股转债我们使用低估因子进行选债增强。 2）择时部分：我们将平衡与偏债转债相对于中证 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：CCBA定价偏离度择时模型 - **模型构建思路**：通过CCBA定价偏离度指标（转债价格/CCBA模型定价-1）衡量转债期权估值水平，用于转债市场择时[8] - **模型具体构建过程**： 1. 双周调仓，标的为偏债、平衡、偏股转债等权指数及10年国债 2. 计算定价偏离度过去3年Z值（均值取0），按0-1.5倍标准差截尾后除以1.5得到分数 3. 转债权重=100%-分数，估值越高仓位越低[12] - **模型评价**：对偏股转债择时效果显著，夏普率从0.46提升至0.87；偏债/平衡转债择时性价比低[13] 2. **模型名称**：转债多因子策略（含偏股择时） - **模型构建思路**：结合选债因子与偏股转债择时，平衡/偏债转债使用低估+正股动量因子，偏股转债使用低估因子[18] - **模型具体构建过程**： 1. 选债部分：各分域选min(30,转债数量/3)只，平衡/偏债用低估+动量，偏股用低估 2. 择时部分：偏股转债基于CCBA定价偏离度动态调仓，剩余仓位配国债[18] - **模型评价**：年化收益15.6%，最大回撤13.9%，2022年下跌环境中仍获正收益[19] 模型的回测效果 1. **CCBA择时模型**： - 偏股择时：年化收益16.3%，夏普率0.87，卡玛比率0.74[17] - 平衡择时：年化收益10.3%，夏普率0.83[17] 2. **转债多因子策略**：年化收益15.6%，年化波动11.4%，超额收益9.9%[24] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：CCB_out定价偏离度因子 - **因子构建思路**：通过CCB_out模型（含退市风险调整）计算转债低估程度[32] - **因子具体构建过程**： $$定价偏离度=\frac{转债价格}{CCB\_out模型定价}-1$$ 在偏债/平衡/偏股分域中分别选取偏离度最低的15只转债[32] 2. **因子名称**：低估值+强动量复合因子 - **因子构建思路**：结合定价偏离度与正股动量（1/3/6个月动量等权打分）[35] - **因子具体构建过程**： 1. 先筛选低估50%转债池 2. 在池内按动量因子排序选券[35] 3. **因子名称**：低估值+高换手复合因子 - **因子构建思路**：在低估转债池中筛选成交活跃券[40] - **因子具体构建过程**： 使用转债5日/21日换手率及转债/股票换手率比率综合排序[42] 4. **因子名称**：信用债替代筛选因子 - **因子构建思路**：筛选YTM+1%>3年期AA级信用债YTM的转债[48] - **因子具体构建过程**： 1. 满足余额>3亿且评级≥AA- 2. 选取正股1个月动量前20只[48] 因子的回测效果 1. **低估值因子**：年化收益21.7%，IR 2.11，最大回撤15.6%[35] 2. **低估值+强动量因子**：年化收益24.5%，IR 2.39[40] 3. **低估值+高换手因子**：年化收益23.4%，IR 2.15[44] 4. **信用债替代因子**：年化收益7.3%，波动率2.1%[51] --- 策略分组指标取值 | 策略名称 | 年化收益 | 年化波动 | 最大回撤 | 夏普率 | IR | |------------------------|----------|----------|----------|--------|--------| | 偏股择时策略 | 16.3% | 16.4% | 22.1% | 0.87 | - | [17] | 低估值策略 | 21.7% | 13.6% | 15.6% | - | 2.11 | [35] | 低估值+强动量策略 | 24.5% | 14.4% | 11.9% | - | 2.39 | [40] | 信用债替代策略 | 7.3% | 2.1% | 2.8% | - | - | [51]