根据研报内容，总结如下： 量化因子与构建方式 **1 因子名称：转股溢价率偏离度因子** - **因子构建思路**：衡量单只转债的转股溢价率相对于其理论拟合值的偏离程度，以评估估值是否异常[19] - **因子具体构建过程**：首先在每个时间截面上，使用全市场转债数据拟合转股溢价率与转股价值的关系曲线，拟合公式为 $$y_{i}=\alpha_{0}+\,\alpha_{1}\cdot\,{\frac{1}{x_{i}}}+\epsilon_{i}$$，其中 $y_i$ 为第 $i$ 只转债的转股溢价率，$x_i$ 为第 $i$ 只转债的转股价值[42]；接着计算每只转债的实际转股溢价率与拟合值的差值，即：转股溢价率偏离度 = 转股溢价率 − 拟合转股溢价率[19] **2 因子名称：理论价值偏离度因子（蒙特卡洛模型）** - **因子构建思路**：通过蒙特卡洛模拟充分考量转债的各项条款，计算其理论价值，并通过价格与理论价值的比较来衡量价格预期差[19] - **因子具体构建过程**：使用蒙特卡洛模拟方法，在每个时点模拟10000条路径，充分考虑转债的转股、赎回、下修、回售条款，并以同信用、同期限的利率作为贴现率计算转债的理论价值[19]；因子计算方式为：理论价值偏离度 = 转债收盘价 / 理论价值 - 1[19] **3 因子名称：转债综合估值因子** - **因子构建思路**：将转股溢价率偏离度和理论价值偏离度两个因子融合，构建一个综合性的估值评估指标[18] - **因子具体构建过程**：对转股溢价率偏离度和理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）两个因子分别在全市场截面进行排名（Rank）[19]；然后将两个因子的排名相加，得到综合估值因子：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（蒙特卡洛模拟））[19] - **因子评价**：该因子在全域、平衡型和偏债型转债上表现较优[18] **4 因子名称：转债20日动量因子** - **因子构建思路**：捕捉转债市场近期的价格动量趋势，作为市场情绪的判断指标之一[26] - **因子具体构建过程**：报告未详细说明具体计算方法，但提及在单个转债层面计算该因子值，并在风格指数内部取中位数作为该指数的市场情绪捕捉指标[26] **5 因子名称：波动率偏离度因子** - **因子构建思路**：捕捉转债波动率的异常变化，作为市场情绪的判断指标之一[26] - **因子具体构建过程**：报告未详细说明具体计算方法，但提及在单个转债层面计算该因子值，并在风格指数内部取中位数作为该指数的市场情绪捕捉指标[26] **6 因子名称：转债风格市场情绪捕捉指标** - **因子构建思路**：综合动量与波动率信息，构建一个综合指标用于判断市场情绪，进而指导风格轮动[26] - **因子具体构建过程**：在得到转债20日动量和波动率偏离度两个因子的排名后，将它们在风格指数层面的排名相加：转债风格市场情绪捕捉指标 = Rank（转债20日动量） + Rank（波动率偏离度）[27] 量化模型与构建方式 **1 模型名称：转债低估指数构建模型** - **模型构建思路**：首先将转债划分为偏股、平衡、偏债三种风格，然后在每种风格内选择估值最低的1/3标的构建低估指数，以实现低估值增强[17][20] - **模型具体构建过程**： 1. **风格划分**：根据平底溢价率对转债进行分类。平底溢价率大于15%的划分为偏股型转债，小于-15%的划分为偏债型转债，介于两者之间的划分为平衡型转债[19] 2. **构建基准指数**：为每种风格构建等权配置的基准指数，双周频调仓[19] 3. **筛选低估标的**： - 对于偏股转债低估指数，选择理论价值偏离度（蒙特卡洛模型）因子排名前1/3的转债[6][20] - 对于平衡转债低估指数和偏债转债低估指数，选择转债综合估值因子排名前1/3的转债[6][20] 4. **风险控制与限制**：在构建指数时，应用一系列筛选条件排除高风险标的，包括：正股收盘价小于1.3元、正股市值小于5亿元、正股ST、转债评级小于AA-、转债剩余规模小于2亿元、剩余期限小于30天、公告提示强制赎回[20]；此外，对于偏债转债低估指数，额外限制成分债对应正股的净利润TTM大于0[17][20]；同时，限制每种低估指数的成分债数量上限为30只[17][20] **2 模型名称：转债风格轮动模型** - **模型构建思路**：基于市场情绪指标，动态调整在偏股、平衡、偏债三类低估指数上的配置权重，以捕捉风格切换收益[17][26] - **模型具体构建过程**： 1. **计算风格情绪指标**：对于三类低估指数（偏股、平衡、偏债），分别计算其对应的转债20日动量和波动率偏离度因子的中位数[26]；然后对这三个风格指数在两大情绪指标上的表现进行跨风格排名（Rank）[27] 2. **计算综合排名**：将每个风格指数在两个情绪指标上的排名相加，得到市场情绪捕捉指标值[27] 3. **确定配置权重**：根据市场情绪捕捉指标的逆序排序（指标值越小排名越优）选择配置标的[26]；若排名相等则等权配置，若同时选中三种风格，则最终100%仓位投资于平衡低估风格[17][26]；双周频调仓[26] 模型的回测效果 **1 偏股转债低估指数** - 年化收益率：25.45%[22] - 年化波动率：20.54%[22] - 最大回撤：-22.94%[22] - 信息比率（IR）：1.24[22] - 卡玛比率：1.11[22] - 月度胜率：61.96%[22] **2 平衡转债低估指数** - 年化收益率：14.90%[22] - 年化波动率：11.85%[22] - 最大回撤：-15.95%[22] - 信息比率（IR）：1.26[22] - 卡玛比率：0.93[22] - 月度胜率：63.04%[22] **3 偏债转债低估指数** - 年化收益率：13.28%[22] - 年化波动率：9.48%[22] - 最大回撤：-17.78%[22] - 信息比率（IR）：1.40[22] - 卡玛比率：0.75[22] - 月度胜率：58.70%[22] **4 转债风格轮动模型** - 年化收益：24.14%[30] - 年化波动：16.70%[30] - 最大回撤：-15.89%[30] - 信息比率（IR）：1.45[30] - 卡玛比率：1.52[30] - 月度胜率：64.13%[30] 因子的近期表现 **1 低估值因子增强超额（近2周）** - 在偏股转债中增强超额：-3.01%[6][21] - 在平衡转债中增强超额：-0.34%[6][21] - 在偏债转债中增强超额：-0.02%[6][21] **2 转债风格轮动近期表现** - 近4周收益：2.26%[7][28] - 2025年以来收益：37.81%[7][29]

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]