报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 10月权益及转债市场呈“V”形走势，中证转债指数月跌0.11%，年内涨16.99%；转债市场估值冲高，仅A+及A评级分档下转债估值低于2022年以来中枢；市价与强赎理论预期差增大，市场对偏股、平衡转债强赎转股情绪提升；中证转债指数择时策略10月末转为买入信号；部分转债信用风险边际提升；建议关注期权低估值、双低+动量、红利+等策略 [1][2][3][4][5] 根据相关目录分别进行总结 转债市场跟踪 转债指数跟踪 10月主要权益指数、中证转债指数先下后上呈“V”形，中证转债指数月跌0.11%，最大回撤3.15%，年内涨16.99%；偏债型转债表现较好，三类转债涨跌幅均弱于正股；历史11月三类转债上涨偏多，平衡型涨幅中位数领先；各风格转债指数表现分化，低价、高YTM等风格跑赢，历史11月双低、高股息风格胜率高 [12][16][20] 期权估值继续冲高，当前已高于历史99%分位水平 市场估值处于高位，10月末再次冲高，估值偏差值6.94%，高于2018年以来99%分位；低估转债数量及占比低；仅A+及A评级分档下转债估值低于2022年以来中枢；可转债加权隐波差高于历史99%分位 [26][28][31] 市价&强赎理论预期差增大 上月转债期望偿债概率提升2.17%，强赎、退市概率下降，当前理论预期强赎率最高；125元以上转债占比提升，理论强赎概率下降，市场强赎转股情绪提升，需警惕调整 [38][42] 可转债策略 转债指数择时，策略转为短期买入信号 RSJ结合隐波差指标对转债市场估值判断有效性高、择时效果好；年内策略累计收益低于基准但回撤低，卡尔马比高于基准；10月末策略转为买入信号，但转债隐波差高，指数或回调 [43][44][51] 评级预测模型更新 模型基于多因子机器学习算法，Q3预测结果显示多数转债预测下调概率上升，且10月区间涨跌幅大多为负，需关注信用风险变化 [53][55][57] 转债策略组合 期权低估值策略 可通过定价模型筛选低估值转债，如柳树定价低估值策略，组合历史收益高、回撤小；可结合正股基本面剔除“伪低估”标的 [59][60] 双低+动量等策略 双低+动量策略收益增厚、回撤小，需注意强赎风险；建议关注高股息、低溢价转债，红利+策略10月收益高于万得可转债等权指数 [63][64] 部分策略组合明细 报告给出柳树定价低估、双低+动量、红利+组合标的明细 [69][70][71]

核心观点 - 2025年转债市场机构化和被动化趋势加速 公募基金持有转债占比达41%历史新高 传统主动策略超额收益下滑 策略差异度收敛 报告提出从期权定价 因子增强和条款博弈三个层面构建量化解决方案以捕捉超额收益 [1][2][12] 特殊背景：机构化被动化趋势 - 2025年牛市背景下可转债市场机构化和指数化进程加速 转债ETF规模从426亿元快速上升超过700亿元 成为市场重要定价锚 [2][13] - 公募基金持有转债规模达历史新高 2025年中报占比41% 较2021年显著提升 其中博时中证可转债及可交换债券ETF持有364亿元 占比13.3% 成为最大持仓产品 [12][14] - 市场投资模式从Alpha驱动转向Beta驱动 ETF资金涌入大市值高评级成分券形成定价锚 小市值券流动性相对萎缩 主动管理超额收益不再明显 年初至今可转债基金指数跑赢转债ETF仅2.3% [13][16] 期权定价：LSM模型应用 - 采用最小二乘蒙特卡洛模拟(LSM)方法进行转债定价 涵盖复杂博弈和违约风险 解决路径依赖和美式期权最优停时问题 重点加入条款触发概率建模 [3][19][20] - 模型定价精度高 截面解释度R²达98.6% 能够识别因条款复杂度 波动率认知差等因素导致的错误定价机会 [3][29] - 与传统双低值相比 LSM模型提供独特低估值视角 涵盖更多股性较强转债 通过做多低估组合捕捉错误定价机会 [30][32] 因子增强：三因子策略 - 构建基于双低值 转债余额和正股波动率的三因子等权策略 分别对应估值 博弈和弹性三种收益来源 相关性较低 [4][33][46] - 策略2021年以来年化收益25.1% 相较可转债ETF年化超额收益超过19% 夏普比率1.40 最大回撤16.6% [4][47] - 双低因子在震荡环境占优 转债余额小于3亿的品种在风偏高环境表现突出 正股波动率因子在上涨趋势中放大涨幅 [37][38][41] 条款博弈：强赎预测 - 2025年下半年有30只转债公告强赎 主要集中在电力设备 汽车 机械设备等行业 余额3亿元及以下小规模转债是强赎主力 [48][50] - LSM模型综合股价 利息 时间 市场和条款等多信号 通过模拟万种股价可能推演发行人行动概率 实现强赎条款的量化表达 [5][51][52] - 模型可用于风险规避和机会挖掘 预测概率超过80%时应警惕强赎冲击 概率低于30%可能存在市场错判机会 [53][56] 量化模型有效性 - LSM模型定价结果与实际价格高度相关 R²达98.6% 可作为市场公允价值基准 [29][31] - 三因子策略在2021-2025年期间持续跑赢基准 各年度超额收益显著 2021年超额48.0% 2022年超额21.2% [45][47] - 模型能够识别传统方法难以发现的错误定价机会 如帝欧转债市场价较模型价低估3.61% 永和转债低估3.20% [30][32]