可转债量化研究系列1：转债多因子研究初探-20210413-兴业证券-18页_2mb

报告摘要

本报告探讨了可转债多因子研究的初步应用，提出通过正股多因子和转债修正溢价率因子进行转债筛选，以构建更有效的投资策略。研究发现，正股多因子与转债收益率之间存在显著的相关性，而修正溢价率因子则能有效刻画转债的期权价值差异。

转债定价逻辑：转债价值由纯债价值和股票期权价值构成，其中股票期权价值是核心因素，主要由正股与转债定位的预期差决定。
正股与转债的相关性：转债收益率与正股收益率的秩相关系数在 $50% - 60%$ 范围内，表明两者存在较强相关性，正股多因子可有效用于转债选券。
因子筛选与合成：成长因子、估值因子、量价因子和修正溢价率因子在转债筛选中表现显著，合成因子效果更优。
合成因子表现：合成因子（如GVP_MPR）在历史回测中表现出较高的IC均值和IR值，以及显著的超额收益，且对持仓个数的敏感性不高。
策略构建：采用双边费率千一、20个交易日换仓周期，每期选择20只转债等权构建组合，合成因子策略在多个基准下均表现优异。
策略绩效：
- 年化收益 $17.08%$
- 夏普比率 0.93
- 相对全市场等权指数的年化超额收益 $8.13%$
- 信息比率 0.78
- 超额最大回撤 $-10.34%$
- 相对中证转债指数的年化超额收益 $8.75%$
- 信息比率 0.72
- 超额最大回撤 $-9.86%$
- 相对深证转债指数的年化超额收益 $5.78%$
- 信息比率 0.54
- 超额最大回撤 $-8.63%$

因子选择：
- 成长因子：采用SUR_drift，表现优于SUE_drift，IC_mean为4.10%，IC_IR为0.36。
- 估值因子：合成pepb_factor（ep_ttm与bp_lr等权），IC_mean为5.00%，IC_IR为0.33。
- 量价因子：最优为return_126D，IC_mean为4.90%，IC_IR为0.23。
- 修正溢价率因子：IC_mean为3.90%，IC_IR为0.24。
合成因子：
- GVP_MPR：综合因子，IC_mean为7.20%，IC_IR为0.45，多头超额收益 $5.40%$，超额收益IR为0.93。
持仓个数敏感性检测：
- 不同持仓个数（10、15、20、30）均能获得较好的绩效表现，其中20只转债组合表现最为稳健。
策略表现：
- 绝对收益：年化收益 $17.08%$
- 超额收益：在不同基准下，年化超额收益分别为 $8.13%$、$8.75%$ 和 $5.78%$
- 波动率：均在18%左右
- 跟踪误差：在10%左右
- 最大回撤：在 $-14.52%$ 到 $-13.98%$ 范围内
- 超额最大回撤：在 $-10.34%$ 到 $-6.94%$ 范围内