可转债专题研究：剑指何方？_量化视角下的转债配置策略-20231020-西南证券-19页_2mb

剑指何方？——量化视角下的转债配置策略总结

核心内容

本文提出了一种基于量化分析的可转债（以下简称“转债”）投资策略，结合中观行业景气轮动模型与微观凯利配置模型，以期在震荡市场中获取更高的超额收益。

主要观点

• 中观行业景气模型：通过分析申万行业分类（2021版）下的行业数据，构建了一个包含49个参数的量化模型，涵盖基本面、预测指标与行情指标。该模型使用循环神经网络（RNN）进行训练，以捕捉行业景气度的周期性变化，从而识别具有潜力的行业。
• 微观凯利配置模型：基于凯利公式，通过计算转债的期望超额收益与波动率，确定其最优投资仓位。模型对转债进行筛选与配置，避免过度集中风险，同时提升收益。
• 策略效果验证：通过历史回测，凯利配置策略在不加杠杆与加杠杆（不超过150%）两种情况下均优于等权配置与中证转债的相对表现，其中150%杠杆下的年化超额收益接近5%。
• 未来行业预测：模型预测交通运输、石油石化、医药生物、基础化工、通信等行业可能迎来景气度提升，建议对交通运输、医药生物、基础化工进行中度或重度仓位配置。
• 模型局限性：存在数据统计误差与市场极端波动的风险，模型预测结果需结合实际情况灵活调整。

关键信息

中观行业景气模型

• 参数选取：基于申万2021版行业分类，选取49个参数，包括基本面指标（盈利能力、收益质量、现金流量、营运能力、资本结构）、预测指标（预测每股收益、预测市盈率等）与行情指标（成交量、换手率等）。
• 模型构建：使用RNN模型，训练周期为2018年10月至2023年10月，训练集为57个月，测试集为1个月。
• 预测结果：模型对2023年10月行业景气度的预测结果显示交通运输、石油石化、医药生物等行业景气度可能提升，与Wind转债行业指数表现基本吻合。

微观凯利配置模型

• 模型原理：凯利公式用于计算最优投资仓位，以最大化财富增长率并控制风险。本文采用正态分布假设，计算公式为 $ k = \frac{m - 0.5r}{s^2} $，其中 $ m $ 为期望收益率， $ r $ 为无风险收益率， $ s^2 $ 为波动率。
• 参数选择：转债的期望收益率由股性收益率与债性收益率构成，无风险利率采用十年期国债收益率均值，波动率采用转债隐含波动率的滚动计算。
• 回测结果：在652只触发凯利模型的个券中，405只实现正超额收益，占比62.12%，平均年化正超额收益为30.40%；247只存在负超额收益，平均年化负超额收益为-18.67%。凯利配置策略在150%杠杆水平下表现最佳，年化超额收益接近5%。

结论

• 历史回测表现：凯利配置策略在100%与150%杠杆限制下均优于等权配置与中证转债，尤其在150%杠杆下超额收益显著提升。
• 未来配置建议：基于模型预测，交通运输、医药生物、基础化工等行业景气度或有提升，建议适度增加配置仓位。
• 风险提示：模型存在数据统计误差，且市场可能出现极端波动，需投资者谨慎对待。

模型亮点

• 中观与微观结合：行业选择与个券配置相辅相成，形成完整的投资逻辑链条。
• 数据处理方式：对季度数据加密为月度，对日频数据调整为季度，提高模型实用性。
• 模型优化：对凯利公式进行调整，引入0.5倍无风险收益率，提升模型适用性。

行业与个券配置建议

• 优先配置行业：交通运输、石油石化、医药生物、基础化工、通信。
• 配置仓位建议：交通运输、医药生物、基础化工建议中度或重度配置。
• 风险控制：建议根据自身投资风险承受能力选择杠杆水平，避免过度集中。

模型局限与风险

• 数据限制：部分预测指标在2018-2020年间存在缺失，采用均值填充。
• 市场波动：极端市场波动可能影响模型预测准确性。
• 模型验证：模型在历史回测中表现良好，但需在实际应用中持续优化与验证。

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分析师信息

• 分析师：杨杰峰
• 执业证号：S1250523060001
• 联系方式：电话 18190773632，邮箱 yangjf@swsc.com.cn
• 联系人：谷岳洪，电话 18188609878，邮箱 guyh@swsc.com

风险提示

• 数据统计误差
• 市场出现极端波动

投资评级说明

• 公司评级：买入、持有、中性、回避、卖出
• 行业评级：强于大市、跟随大市、弱于大市

重要声明

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