>> 國金證券-可轉(zhuǎn)債量化擇時(shí)、輪動(dòng)、選券策略年中獻(xiàn)禮：可轉(zhuǎn)債低價(jià)及雙低策略優(yōu)化-250609
| 上傳日期： |
2025/6/10 |
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| 3077KB |
| 格式： |
pdf 共25頁 |
來源： |
國金證券 |
| 評(píng)級(jí)： |
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作者： |
張劍輝,高鶴文,趙佳 |
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研究背景與策略框架
近年來，可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)容，機(jī)構(gòu)投資者占比超90%，轉(zhuǎn)債正股分布集中于中小市值個(gè)股以及銀行、電力設(shè)備相關(guān)行業(yè)?？赊D(zhuǎn)換債券作為同時(shí)兼具了“股性”和“債性”的資產(chǎn)，其配置意義不僅受轉(zhuǎn)債市場(chǎng)情況影響，更受到權(quán)益市場(chǎng)、債券市場(chǎng)環(huán)境影響。本文從轉(zhuǎn)債市場(chǎng)、債券市場(chǎng)、權(quán)益市場(chǎng)三個(gè)角度綜合評(píng)價(jià)，對(duì)當(dāng)前轉(zhuǎn)債資產(chǎn)投資價(jià)值持中性偏樂觀態(tài)度。
從框架完整性角度，本文分別從宏觀轉(zhuǎn)債配置擇時(shí)&量化轉(zhuǎn)債擇時(shí)、中觀轉(zhuǎn)債行業(yè)輪動(dòng)、微觀量化擇券三個(gè)維度分別構(gòu)建或改進(jìn)6個(gè)量化小策略，以期為轉(zhuǎn)債機(jī)構(gòu)客戶提供更優(yōu)的量化方法以及結(jié)果參考。同時(shí)本文著重于微觀量化轉(zhuǎn)債的兩種代表策略：低價(jià)和雙低策略，分別提出兩個(gè)經(jīng)典策略的當(dāng)前困境，并提出解決方案。
低價(jià)策略優(yōu)化改進(jìn)：“縫補(bǔ)型”策略+“平替型”策略
低價(jià)策略困境。1）信用風(fēng)險(xiǎn)沖擊：2024年低價(jià)轉(zhuǎn)債最大回撤達(dá)14%，"下有底"屬性受挑戰(zhàn)，小微發(fā)行主體信用資質(zhì)較弱，單因子策略暴雷風(fēng)險(xiǎn)高。2）策略容量有限：低價(jià)轉(zhuǎn)債成交量與價(jià)格正相關(guān)，機(jī)構(gòu)持倉受流動(dòng)性約束，2025年以來低價(jià)策略容量常低于5億元。
針對(duì)低價(jià)策略信用沖擊、策略容量問題，本文提出“縫補(bǔ)型”策略、“平替型”策略2種改進(jìn)思路，其中縫補(bǔ)型策略（次低價(jià)策略）主要通過轉(zhuǎn)債池優(yōu)化達(dá)到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、提升收益目的；2018年以來年化收益17.35%，較傳統(tǒng)低價(jià)策略提升2倍，夏普比率1.2，策略容量25億元以上。
平替型策略主要通過挖掘其他相似程度高、收益更優(yōu)的單因子，試圖更高比例提升風(fēng)險(xiǎn)收益，其中期權(quán)策略實(shí)現(xiàn)絕對(duì)收益和相對(duì)收益的雙面提升，而低波、低估策略則更加著重于絕對(duì)回撤的降低，以滿足低波客戶訴求。期權(quán)策略2017年以來年化收益14%，最大回撤小于10%，夏普比率1.5，策略容量20億元以上。
雙低策略優(yōu)化改進(jìn)：雙低五因子增強(qiáng)策略+四因子中觀行業(yè)輪動(dòng)策略
雙低策略困境。2022年以來轉(zhuǎn)股溢價(jià)率中樞上移至70%，低溢價(jià)標(biāo)的稀缺，雙低策略超額收益斜率下滑。針對(duì)雙低策略轉(zhuǎn)股溢價(jià)率中樞上移問題，僅僅通過兩因子內(nèi)部優(yōu)化難以實(shí)現(xiàn)收益躍升。本文試圖在前文單因子的基礎(chǔ)上，通過復(fù)合策略的構(gòu)建，在接受一定絕對(duì)回撤的基礎(chǔ)上，以優(yōu)化超額收益性價(jià)比為第一目標(biāo)構(gòu)建微觀選股策略及中觀行業(yè)輪動(dòng)策略，以滿足中高波客戶需求，結(jié)果表明從選券維度和行業(yè)比較維度，均有較為明顯的收益提升空間。雖然中觀行業(yè)輪動(dòng)模型絕對(duì)收益性價(jià)比更高，但從超額收益表現(xiàn)穩(wěn)定性維度，微觀擇券策略略勝一籌。
雙低五因子增強(qiáng)策略：除低價(jià)、轉(zhuǎn)股溢價(jià)率因子外，雙低因子歷史分位數(shù)、隱含波動(dòng)率、轉(zhuǎn)債價(jià)格動(dòng)量三個(gè)因子在收益相關(guān)性和超額穩(wěn)定性方面均表現(xiàn)較優(yōu)。2018年以來年化收益24%，逐年基本實(shí)現(xiàn)絕對(duì)正收益，較經(jīng)典雙低策略提升10%，超額最大回撤小于9%。
四因子中觀行業(yè)輪動(dòng)策略：除轉(zhuǎn)股溢價(jià)率、雙低分位因子外，轉(zhuǎn)債動(dòng)量和收益成交因子在刻畫轉(zhuǎn)債行業(yè)輪動(dòng)層面具備較優(yōu)表現(xiàn)。兩者主要從市場(chǎng)成交熱情維度進(jìn)行轉(zhuǎn)債行業(yè)優(yōu)選，轉(zhuǎn)債動(dòng)量因子主要捕獲前期超跌行業(yè)均值回歸收益空間，收益成交因子核心關(guān)注成交較為活躍，但卻未在轉(zhuǎn)債價(jià)格中得到體現(xiàn)的左側(cè)投資機(jī)會(huì)。2018年以來四因子中觀行業(yè)輪動(dòng)策略年化收益達(dá)到26%，最大回撤小于11%，夏普和卡瑪比率均在2以上，當(dāng)前關(guān)注傳媒、食品飲料等行業(yè)。
風(fēng)險(xiǎn)提示
模型依賴于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、建模、訓(xùn)練完成，存在模型失效的可能，可轉(zhuǎn)債策略有效性有待長期觀察驗(yàn)證；策略模型回測(cè)效果不代表未來收益；存在正股退市風(fēng)險(xiǎn)，轉(zhuǎn)債轉(zhuǎn)股價(jià)下修風(fēng)險(xiǎn)等；存在政策變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)；基金相關(guān)信息及數(shù)據(jù)僅作為基金研究使用。
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