債券量化系列（一）：使用多因子模型構建分類型可轉債周度策略.pdf
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- 時間：2026/06/22
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本報告旨在利用多因子模型構建分類型可轉債周度策略，以應對低利率背景下投資者對精細化配置的需求。報告首先梳理了轉債估值、量價、深度學習、分鐘、Level2高頻、正股量價及正股基本面七個維度的因子，并進行單因子測試。測試結果表明，轉債估值、正股基本面及動量因子邏輯較強，效果較好；深度學習因子效果不錯但邏輯不透明；分鐘和Level2高頻因子雖在偏股型轉債上表現尚可，但邏輯弱且易過擬合。
基于單因子測試結果，報告針對偏債型、平衡型、偏股型三類可轉債分別篩選有效因子構建多因子模型。偏債型主要選用估值和深度學習因子；平衡型選用估值、量價和深度學習因子；偏股型則綜合選用估值、量價、深度學習、分鐘高頻及正股基本面因子。報告構建了各類型多頭組（前20%）組合，并進行了等權配置。為降低高換手率帶來的交易成本侵蝕，進一步引入了控制換手率的組合優化模型，設定雙邊換手率上限為50%。
回測數據顯示，等權配置控制換手率組合歷史年化收益為22.03%，相對中證轉債指數年化超額收益為14.87%，超額最大回撤為-10.34%。考慮雙邊千三交易費用后，年化超額收益為11.02%；考慮雙邊千二費用后，年化超額收益為12.3%。2026年以來，該策略收益為16.45%，費后超額收益為9.66%。報告指出，量化模型基于歷史數據構建，存在過擬合及市場環境變化導致失效的風險。
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