投资评级与核心观点 - 报告未明确给出整体行业的投资评级 [1] - 转债市场在不确定性高时是理想投资工具，因其具有下跌空间有限、上涨潜力较大的不对称性 [1][2] - 转债的波动主要受正股影响，其本质是由债底和可转换股权组成的金融工具 [2] 市场参与者与专业性 - 机构投资者占比较大，其中基金持有比例为39%，年金为第二大持有者 [3] - 尽管机构占比高，但专门从事转债研究和投资的人员非常少，市场整体专业水平有待考量 [3][4] - 许多基金经理仅为获得超额回报或满足仓位要求而配置少量转债 [4] 市场特征与投资时机 - 转债市场具有明显的季节性特征，类似旅游城市，市场好时交易活跃，淡季时更容易识别错误定价 [1][8] - 非专业投资者可通过观察市场均价简化决策：均价超过125元表明市场过热，低于115元表明市场冷清，115-125元之间需进一步分析 [19][20] - 百元溢价率是有效的择时指标，较低时通常预示未来一年内有较好的平均收益表现 [18] 投资策略与因子分析 - 波动率和动量是转债市场最重要的两个因子，高波动率增加转债发挥特性的潜力，高动量提高超预期尾部回报的可能性 [30] - “双低”策略（选择价格和溢价率均较低的转债）是常用策略，但存在对短期券和不同波动性票据反应不足的缺陷 [22] - EZ坡加策略在双低策略基础上增加正股动量因子，表现出较高有效性 [34] - 高YTM（到期收益率）策略专注于安全性和稳定性，是转债中最接近绝对收益的策略 [35] 个券选择与定价逻辑 - 精达转债案例体现不对称性特点，其价格从86.4元最高涨至283元 [6] - 具有高度不确定性的品种更适合配置转债，以期获得更好收益 [6] - 定价至关重要，需关注隐含波动率、YTM和百元溢价率等指标 [15][16] - 相对定价法是为新上市转债定价的有效方法，通过类似已有券推算新券合理价值 [26] 常见误区与正确认知 - 投资者常误认为看好正股就应买入对应转债，忽略了不确定性和不对称性 [11] - 若非常看好某股票，应通过融资、期权等工具操作，而非选择风险较低的转债 [11] - 高溢价率往往是高点到来的象征，意味着抵抗不确定性的能力减弱 [12] - 基金持股最多或卖方推荐最多的转债往往表现不佳，因价格已反映市场预期 [31] 适用投资者与职业前景 - 转债作为职业发展方向相对较窄且小众，在固收部门中工作交集较少 [5] - 适合做转债投资的人通常数理功底好、会编程、能抵御直觉并有独立判断能力 [37] - 转债适合希望通过权益资产获取超额回报但又希望控制风险敞口的投资者 [7]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 转债定价核心为权益表现和资金行为，长期看大级别拐点与权益基本同步，资金行为决定趋势行情表现；短期看资金态度和行为决定阶段性拐点前后表现 [1][3][12] - 转债指数短期或转入震荡，跟随权益市场变化，市场振幅或加大，本次调整使转债平均价格回落、转股溢价率压降，估值偏贵问题有所缓解 [1][5][19] 根据相关目录总结 转债周度思考 - 过去一周权益和转债市场调整企稳反弹，转债表现略优，上证指数 3800 点之上震荡，万得可转债等权指数涨 0.51%，正股等权指数跌 0.75%，市场整体溢价率拉升 [10] - 8/27 以来转债市场振幅加大，8 月 27 日和 9 月 1 日调整因资金流出，9 月 2 日下跌和 9 月 5 日上涨因权益市场变化，5 日资金转为净流入 [2][11] - 绝对收益资金对转债从直接持有转为间接持有，8 月除公募基金外机构减持，固收 + 基金 7 月中上旬流入拉升估值，近期态度因行情反复，前期调整或因止盈情绪，本轮修复弱势因价格和估值到高位 [4][15][16] - 9 月建议关注上银转债等 10 只转债 [20] 可转债市场跟踪 可转债行情方面 - 展示了万得各可转债指数近一周、近两周、9 月以来、近一个月、近两个月、近半年、近一年的表现 [22] 转债个券方面 - 展示近一周个券涨跌幅前十名和后十名 [24] 转债估值方面 - 展示债性、平衡性、股性可转债及不同平价可转债的转股溢价率估值走势，还有高价券占比走势和转债价格中位数 [31][33][35] 转债价格方面 - 未详细提及具体内容

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 深度学习或能对转债定价，基于万能近似定理，若转债定价存在解析解，神经网络模型可拟合结果 [2][5] - 设计多层感知机模型（MLP），通过多层非线性变换学习定价模型，添加 11 种因子非线性拟合定价特征 [2][5] - 模型收敛性好且外推泛化能力出色，对样本外数据有强解释能力 [2][8] - 结合 MC 模型和传统 BS 模型，三个模型可在多场景辅助投资活动 [2][13] - 神经网络模型显示当前市场定价有高估，但仍有上行空间 [2][13] - MLP 和 MC 模型在新券定价上“高低搭配”，MC 适合大额高评级转债，MLP 对常规转债效果好 [2][16] - 模型在下修定价方面有较好效果 [2][19] 根据相关目录分别进行总结 深度学习定价模型的思路与设计 - 参考 BS 公式，中国可转债是复杂期权，可能存在复杂定价公式，基于万能近似定理，神经网络模型可拟合定价结果 [5] - 设计 MLP 模型，建立有限隐藏层，通过多层非线性变换学习定价模型，添加 11 种因子拟合定价特征 [5] - 模型收敛性好且外推泛化能力出色，选择 2022 - 2023 年因子数据训练和测试，剔除异常数据，第 100 轮迭代误差收敛，对 2024 - 1Q2025 数据解释能力强 [8] - 与 BS 公式和 MC 模型相比，MLP 模型定价效果更强，拟合市场整体转债价格平均值和所有转债价格时误差更小、稳定性更强 [10] - MLP 模型批量计算定价结果速度快，考虑转债特性和市场环境，定价更贴近实际，但存在不可解释性和需大量历史数据训练的问题 [11] 转债量化定价 2.0——模型有哪些应用？ - 结合 MC 模型和传统 BS 模型，三个模型可在新券定价、市场解释、条款定价等场景辅助投资 [13] - 神经网络模型显示当前市场定价有高估，但截至 2025 年 8 月 15 日，市场价格中位数估值高估幅度不大，转债估值虽在高位但仍有上行空间 [13] - MLP 和 MC 模型在新券定价上“高低搭配”，MC 适合大额高评级转债，MLP 对常规转债效果好，超 50% 转债上市价格在 MC - MLP 框定区间，2024 年 11 月后超 80% 被捕捉 [16] - 模型在下修定价方面有较好效果，2025 年一季度多数转债提议下修第二个交易日价格能被 MLP 预测价格区间框定或接近上下沿 [19]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 报告作为可转债研究宝典系列报告的第一篇，从现代角度详尽介绍转债基本特性、条款细则、定价思路等基础入门知识，帮助投资者了解可转债产品特性，后续报告将分专题深入讨论[7]。 各部分内容总结 初识转债，需要了解的事 - 转债是可转换为股票的债券，投资者可灵活选择债券或股票价值，具备股债二重性，其风险收益比介于股债之间，补充了中低波动中等收益产品空缺[8][9][13] - 转债主要参与者来自债券市场，如公募基金、企业年金等，因其身份认定为债券，不占权益仓位，且价格有债底保护，契合固收+产品需求[17][24][27] - 转债在二级市场核心为债市提供补充收益来源，也为权益和混合投资者提供投资选项，各行业均有标的分布[32] 转债的基本要素及条款说明 - 关注正股信息、发行规模、期限、信用评级等基本信息，发行规模影响打新、上市、存续等阶段，期限多为6年，信用评级影响机构入库出库[40][43][48] - 转股条款规定转股时间和价格，投资者转股受溢价率等因素影响，纯债条款决定纯债价值，采用累进利率和到期补偿，纯债价值可视为价格底线[55][63][68] - 赎回条款促进持有人转股，影响转债定价；回售条款是投资者保护权利，发行人会避免触发；下修条款可下调转股价，用于规避回售、配合减持和促转股[71][78][80] 转债定价的基本研究思路 - 不建议按平底溢价率划分股债属性，建议计算相关系数和回归系数划分，且转债股债特性随平价变化，平价越高股性越强[90][91][94] - 偏股型转债分析重点是正股走势和转股溢价率，转股溢价率反映市场对正股上涨预期，需结合平价分析，受正股预期、纯债收益、流动性等因素影响[106][107][119] - 偏债型转债以纯债价值为底价，有债底保护，衍生纯债底仓和低价配置策略，前者收益稳定，后者寻求不对称收益，筛选时需注意信用风险、正股波动率等[120][122][128]