投资要点：

转债市场规模快速扩张。截至2022年4月末，A股可转债数量已超过400只，总规模已达7000亿元，难以通过自下而上的方式对单只可转债进行分析，因此我们考虑使用量化分析的手段进行择券，主要介绍因子测试框架的搭建过程。

可转债和正股的收益率相关性较强。随着时间窗口的延长，正股和转债相关性也越来越强，这说明长期来看正股和转债的走势较为一致，也证明了以正股量化分析手段来对转债进行择券是可行的。

如何评估因子质量？市场上普遍使用的方法有回归分析法、分组回测法和信息系数法。在我们的回测框架中，主要使用分组回测法，其思路是将标的按因子暴露值进行排列分组，观察不同组合的表现，如果组别之间区分度较高，那么我们认为这个因子的分组收益较高。同时我们也会观察因子的IC值和IR值，第t期的IC值指t-1期的因子暴露值和第t期收益率的相关系数，IR则是IC的均值与其标准差之比。IC和IR值越高代表因子和收益率相关性越强，以该因子构建的策略越稳健，一般而言，IC值高于0.02则表明相关性较为显著。

PB因子的净值区分度较高。我们挑选的估值因子包括PB因子（正股PB_LF，总市值/最新公告股东权益），PE_TTM因子，PS因子。其中，PB因子IC均值最高，区分度较为显著，高PB组合表现优于低PB组合，而PE因子IC均值较低，但从收益来看，PE因子的年化收益最高。

转股溢价率因子表现较好，从区分度来看，转股溢价率因子区分度较高，低溢价率转债19年之后表现好于高溢价转债，而纯债溢价率因子表现相对一般。

策略回测结果：收益超过了中证转债指数，选取PB+转股溢价率+正股收益率作为合成因子，策略年化绝对收益11.33%，年化波动率10.33%，夏普比率0.82，最大回撤为25.85%，中证转债指数年化收益为7.73%，以中证转债指数为基准的年化超额收益为3.60%，信息比率IR为0.51，日度胜率为49.54%;以中证转债基金指数（选取基金全称中含“转债”或“可转换”字样的所有债券型基金）为基准的年化超额收益为5.38%，信息比率IR为0.46，日度胜率为48.23%，策略在20年前整体跑输或持平于中证转债指数，20年后走势与中证转债相似，但收益超过了中证指数，综合表现较好，同时应注意到在近期市场波动的情况下策略回撤较大。

我们将转债分为债性券、混合型、股性券，分组进行因子测试。我们按转债平价从小到大排列并进行三等分，将转债样本分为债性券，混合型、股性券三个集合，观察因子分别在三个集合上的表现。就转债分类来看，股性券表现最好，转股溢价率因子对三类转债的区分度最高，是由于转股溢价率和平价自身具有负相关性，其他因子中，价格因子区分度较高，纯债溢价率因子在债性券组合中表现较好。

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1. 可转债量化策略

转债市场规模快速扩张。截至2022年4月末，A股可转债数量已超过400只，总规模已达7000亿元，难以通过自下而上的方式对单只可转债进行分析，因此我们考虑使用量化分析的手段进行择券，本篇手册主要介绍因子测试框架的搭建过程

可转债和正股的收益率相关性较强。随着时间窗口的延长，正股和转债相关性也越来越强，这说明长期来看正股和转债的走势较为一致，也证明了以正股量化分析手段来对转债进行择券是可行的。

正股和转债收益也有差异。正股和转债收益的差异主要来源于两方面，一是转债的三大条款（回售、下修、赎回），二是转债本身附带的期权价值，根据Black-Scholes模型，期权价值与正股价格、转股价格、正股波动率和无风险利率等因子有关，在我们的回测框架中，暂时不考虑转债条款带来的差异，而是重点关注影响期权价值的因子。因此，在测试因子时我们会结合正股因子和影响转债定价的因子，如溢价率等。

如何评估因子质量？市场上普遍使用的方法有回归分析法、分组回测法和信息系数法。在我们的回测框架中，主要使用分组回测法，其思路是将标的按因子暴露值进行排列分组，观察不同组合的表现，如果组别之间区分度较高，那么我们认为这个因子的分组收益较高。同时我们也会观察因子的IC值和IR值，第t期的IC值指t-1期的因子暴露值和第t期收益率的相关系数，即：

IR则是IC的均值与其标准差之比。IC和IR值越高代表因子和收益率相关性越强，以该因子构建的策略越稳健，一般而言，IC值高于0.02则表明相关性较为显著。

数据处理。考虑到可择券的数量，我们统计的时间区间为2018年初至2022年1月28日，换仓周期为20个交易日，剔除余额小于两亿元的转债，在进行因子测试时仅对因子表现进行对比，因此不考虑交易费用，将样本按因子值从低到高等分为五个组合，第一组因子值最小，第五组因子值最高。我们以全样本等权组合为基准，以此来观察按因子分组后样本表现的区分度，作为评判因子表现的指标。

2.因子测试框架

2.1 估值因子

PB因子的净值区分度较高。我们挑选的估值因子包括PB因子（正股PB_LF，总市值/最新公告股东权益），PE_TTM因子，PS因子。其中，PB因子IC均值最高，区分度较为显著，高PB组合表现优于低PB组合，而PE因子IC均值较低，但从收益来看，PE因子的年化收益最高。

2.2 量价因子
股票交易中最显然的指标是价格和成交量，在此我们观察量价指标在可转债择券中的效果，选取的因子主要有：

再价格因子（正股价格/前N日价格均值），收益率因子（正股N日收益率），波动率因子（前N日收益率标准差）。此处我们选取N=180，从回测结果来看，价格因子和收益率因子的逻辑相似，表现也较为接近，区分度显著，而波动率因子表现不及前两者。

2.3 溢价率因子

转股溢价率因子表现较好，从区分度来看，转股溢价率因子区分度较高，低溢价率转债19年之后表现好于高溢价转债，而纯债溢价率因子表现相对一般。

3.多因子策略

我们根据前文挖掘出来的有效因子，在各类因子中各选取一种进行合成，每期选择合成因子最优的20只转债构建等权组合进行交易，换仓周期为20个交易日，交易费用双边千一，不考虑流动性和滑点因素。

选取PB+转股溢价率+正股收益率作为合成因子，策略年化绝对收益11.33%，年化波动率10.33%，夏普比率0.82，最大回撤为25.85%，中证转债指数年化收益为7.73%，以中证转债指数为基准的年化超额收益为3.60%，信息比率IR为0.51，日度胜率为49.54%;以中证转债基金指数（选取基金全称中含“转债”或“可转换”字样的所有债券型基金）为基准的年化超额收益为5.38%，信息比率IR为0.46，日度胜率为48.23%，策略在20年前整体跑输或持平于中证转债指数，20年后走势与中证转债相似，但收益超过了中证指数，综合表现较好，同时应注意到在近期市场波动的情况下策略回撤较大。

因子的有效性也可以结合现实因素进行解释，如小市值股票往往表现活跃，具备成长潜力，容易被炒作，此外还有市场风险偏好提升的原因，但全面注册制之下小市值股票或将不再稀缺，PB因子有效性可能会有所降低，在大小票风格切换时也会面临较大回撤。而选择低溢价转债的出发点是考虑到转债价格接近于债底时，债底可以提供支撑，而向上则可以博弈正股上涨带来的收益，同时低价券的回撤相对高价券来说会小一些，在市场波动较大时也相对比较稳健。但溢价率因子的有效性需要在一定的条件下成立，比如转债绝对价格需要接近债底，以及不能发生较大的信用事件，三是选择的券需要正股向上有弹性去消化较高的估值，因此我们在使用溢价率因子融合正股收益率因子，能起到更好的效果。

就策略持仓的行业分布来看（按持仓频次统计，53期共1060只次转债），医药行业持仓最多。其次是电子、基础化工、计算机、机械、电新等。

4.分层回测

可转债具有股性和债性，可转债同时具备债性和股性，可转换债券拥有一般普通债券的固定收益性质，即债性，如果可转债持有人不考虑转股，在没有提前赎回条款的前提下，可转债就变为获得固定利息收入和到期还本的普通纯债，因此可转债的价格不太会低于其纯债价值，否则投资者不会选择持有。这一点可转债和普通信用债没有差异，我们可以通过转债的纯债YTM和纯债价值来判定债底对投资者的保护能力。股性指转债价格对正股价格波动的敏感程度，正股股价越高，转债转股价值越高，推动转债价格上涨，可转债的股性可以由转股溢价率来判断。一般而言债性转债下限为纯债价值，股性转债下限为转股价值。

我们以此将转债分为债性券、混合型、股性券。我们按转债平价从小到大排列并进行三等分，将转债样本分为债性券，混合型、股性券三个集合，观察因子分别在三个集合上的表现。就转债分类来看，股性券表现最好，转股溢价率因子对三类转债的区分度最高，是由于转股溢价率和平价自身具有负相关性，其他因子中，价格因子区分度较高，纯债溢价率因子在债性券组合中表现较好。

本文来自微信公众号“佩珊债券研究”，文章版权归原作者所有，内容仅供参考并不构成任何投资及应用建议