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國盛證券-六月可轉(zhuǎn)債量化月報(bào):偏股轉(zhuǎn)債步入高估區(qū)間-230605
上傳日期:
2023/6/6
大?。?/td>
1097KB
格式:
pdf 共13頁
來源:
國盛證券
評級:
--
作者:
劉富兵
,
林志朋
,
梁思涵
下載權(quán)限:
無限制-登錄即可下載
可轉(zhuǎn)債市場復(fù)盤:權(quán)益市場回撤,偏股轉(zhuǎn)債估值上升?;谑找娣纸饽P?,我們可以觀察到:1)中證轉(zhuǎn)債指數(shù):中證轉(zhuǎn)債近一個月累計(jì)收益為-0.62%,轉(zhuǎn)債等權(quán)指數(shù)累計(jì)收益-0.59%,在上個月中大盤與小盤轉(zhuǎn)債表現(xiàn)相近。權(quán)益市場繼續(xù)震蕩下跌,轉(zhuǎn)債估值提供負(fù)收益。2)轉(zhuǎn)債分域:不同分域轉(zhuǎn)債收益相近,其中偏股型轉(zhuǎn)債的股票端收益回撤顯著,而轉(zhuǎn)債估值的正向收益對偏股轉(zhuǎn)債表現(xiàn)有一定的彌補(bǔ)。3)轉(zhuǎn)債行業(yè):行業(yè)中紡服、計(jì)算機(jī)、汽車正股表現(xiàn)強(qiáng)勁,轉(zhuǎn)債獲得顯著正向收益。而建材、食品飲料、醫(yī)藥轉(zhuǎn)債受到股票回撤與估值壓縮的影響較大,表現(xiàn)較弱。
可轉(zhuǎn)債市場收益預(yù)期:平衡轉(zhuǎn)債的長期配置價(jià)值較高。我們基于權(quán)益與債券市場的觀點(diǎn),帶入轉(zhuǎn)債定價(jià)模型便可得到轉(zhuǎn)債市場未來一年預(yù)期收益:1)中證轉(zhuǎn)債正股預(yù)期收益20.7%,債底預(yù)期收益2.9%,模型可得中證轉(zhuǎn)債指數(shù)預(yù)期收益為7.9%。盡管轉(zhuǎn)債正股有較高預(yù)期收益,然而當(dāng)前轉(zhuǎn)債市場較高的估值對轉(zhuǎn)債未來的收益空間有著一定的壓制。2)盡管中長期權(quán)益資產(chǎn)預(yù)期收益較高,利好彈性足的偏股轉(zhuǎn)債,但偏股轉(zhuǎn)債較高的估值與波動降低了其長期配置價(jià)值。因此當(dāng)前配置價(jià)值排序與預(yù)期夏普率分別為:平衡(0.82)>偏股(0.54)>偏債(0.43)。
可轉(zhuǎn)債市場估值水平:偏股轉(zhuǎn)債步入高估區(qū)間。1)當(dāng)前市場估值仍然處于歷史上的極高水平,主要原因在于當(dāng)前轉(zhuǎn)債價(jià)格隱含了較長的贖回保護(hù)期。2)近一個月偏股型轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股回撤較大,但轉(zhuǎn)債估值不降反升,使得當(dāng)前偏股轉(zhuǎn)債已經(jīng)位于高估區(qū)間。因此基于分域擇時模型來看,當(dāng)前偏股轉(zhuǎn)債相對較熱,模型建議低配偏股型轉(zhuǎn)債。3)當(dāng)前汽車與紡服行業(yè)轉(zhuǎn)債的估值水平分別達(dá)到歷史97%、93%分位數(shù),需警惕轉(zhuǎn)債市場過熱的風(fēng)險(xiǎn)。而建材、輕工、非銀、銀行轉(zhuǎn)債的估值水平仍處于極低位置。
相對收益策略跟蹤。我們基于多因子框架構(gòu)建了兩種相對收益策略:1)低估值策略:策略通過配置CCB定價(jià)偏離度低的低估值轉(zhuǎn)債獲得穩(wěn)定的相對收益,今年以來實(shí)現(xiàn)了5.7%的絕對收益與0.2%的超額收益。2)低估值+強(qiáng)動量策略:策略選擇了估值低同時正股強(qiáng)動量的轉(zhuǎn)債進(jìn)行配置,使得策略的彈性更強(qiáng),今年以來實(shí)現(xiàn)了6.8%的絕對收益與1.3%的超額收益。
絕對收益策略跟蹤。1)信用債替代策略:基于YTM選擇高性價(jià)比的偏債型轉(zhuǎn)債替代信用債倉位進(jìn)行配置,從而實(shí)現(xiàn)下行風(fēng)險(xiǎn)較小且上行仍有彈性的策略。策略自2018年以來實(shí)現(xiàn)了8.1%的絕對收益,而波動和回撤在3%以下。2)波動率控制策略:基于波動率控制方法對偏債增強(qiáng)、平衡增強(qiáng)、偏股增強(qiáng)、信用債進(jìn)行權(quán)重配置從而實(shí)現(xiàn)絕對收益目標(biāo)。策略自2018年以來實(shí)現(xiàn)了10.9%的絕對收益,而波動和回撤在4%左右。
風(fēng)險(xiǎn)提示:以上結(jié)論均基于歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型的測算,如果未來市場環(huán)境發(fā)生明顯改變,不排除模型失效的可能性。
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