可转债指数三大择时策略介绍 [page::0][page::2]

• 价量策略利用中证转债指数历史行情衍生104个技术指标，采用滚动窗口方法动态选择指标，2019年至今年化收益约9.4%。

- 估值策略基于可转债理论定价与收盘价的偏差，构建定价偏差因子并利用均线交叉信号产生择时信号，年化收益约8.0%。

• 凸性策略通过计算可转债相对于正股价格变动的二阶导数（Gamma）衡量性价比，当Gamma中位数较高时买入，年化收益约8.0%。

价量择时策略技术指标和回测表现 [page::3][page::4][page::5]

| 时间区间 | 指标1 | 指标2 | 指标3 | 指标4 | 指标5 | 指标6 | 指标7 |
|---------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|
| 2019年 | SI | BIAS36| EMV | TEMA | ARBR | WVAD | PPO |
| 2020年 | EMV | PVI | SI | ADOSC | WVAD | CV | MADisplaced |
| 2021年 | EMV | SI | MACDVOL| BIAS36| DMA | SROC | PVT |
| 2022年 | SI | EMV | NVI | PVO | CV | BIASVOL| ROCVOL |
| 2023年 | SI | KST | EMV | DZRSI | BIAS36 | TII | TRIX |
| 2024年 | SI | EMV | PVT | ASI | BIAS36 | CLV | BOP |

• 采用滚动窗口参数T=240交易日，选择N=7个优质价量指标，择时信号以多空信号众数为准。

- 样本外回测显示价量择时策略累计收益80.61%，年化收益率9.39%，波动率7.44%，收益波动比1.26，最大回撤优于指数基准。择时信号变化频率高，平均周期约6天。

估值择时策略设计与绩效分析 [page::5][page::6][page::7]

• 以全市场可转债定价偏差因子均值衡量整体估值水平，利用快慢均线交叉生成买卖信号。

- 估值择时年化收益约8.0%，波动率7.05%，胜率较价量择时高但交易频率较低，信号平均变化周期约21天。

凸性择时策略构建与实证表现 [page::8][page::9][page::10]

• 凸性通过可转债价格关于正股价格变化二阶导数（Gamma）定义，衡量可转债上涨弹性和下跌保护。

- 以全市场Gamma中位数作为整体凸性信号，信号周期较长，胜率高，交易次数少。

• 凸性择时年化收益约8.0%，波动率6.82%，最大回撤较低，风险控制优秀。

仓位管理策略与组合风险收益 [page::10][page::11][page::12]

• 三策略信号以等权方式组合，根据看多信号数量决定仓位，0-100%动态调整。

- 该仓位管理策略年化收益8.55%，波动率6.16%，最大回撤控制在7%以内，表现明显优于基准指数。

• 降频调仓策略应用效果略逊于高频调仓，适合不同投资者需求。

个债价量择时策略尝试与限制 [page::13][page::14]

• 价量择时策略外推至全部可转债标的，构建个债等权组合。

- 回测显示考虑交易成本前组合能产生超额收益，但业绩不够稳定且交易频繁。

• 交易成本千分之一后的组合表现仍有优势，但波动性加大，应用需谨慎。

【广发金工】可转债指数择时的三个视角 —— 财务报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

报告基本信息

• 标题：《可转债指数择时的三个视角》

- 作者：张超（广发证券资深金工分析师），安宁宁及陈原文团队

• 机构：广发证券金融工程研究中心

- 发布日期：2025年7月17日

• 主题：针对中证转债指数，从价量、估值和凸性三个角度探讨可转债指数的量化择时策略，以及基于多因素仓位管理的综合投资策略。

报告核心论点与结论

报告致力于通过多维度的定量方法，构建针对中证转债指数的择时框架及综合仓位管理策略，并实证展示其在2019年至2025年期间的较好表现。具体而言：

• 价量择时策略基于104个技术指标，经动态滚动筛选，获得年化收益约9.4%；

- 估值择时策略基于理论定价与市场价格的偏差，动态捕捉估值波动，年化收益约8.0%；

• 凸性择时策略基于市场整体可转债价格对正股的非线性敏感性，年化近8.0%；

- 仓位管理策略合成以上三类策略的信号，以等权仓位配置，综合提升风险调整后收益，年化约8.6%，且大幅降低了波动率和最大回撤。

报告并对策略的降频调整和个券层面的应用做了探索，指出不同策略在信号频率、交易成本及收益稳定性上的权衡，为不同类型投资者提供了操作思路。[page::0,1,2]

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二、逐章深度解读

1. 引言与研究背景

• 国内可转债指数相较于股票指数较为稀缺（中证指数公司发布的转债相关指数仅23只），且多数可转债基金以中证转债指数作为基准；

- 由于可转债市场波动较大及被动投资规模增长，投资者对指数的择时需求日益凸显；

• 报告以中证转债指数为对象，提炼三个不同维度的择时途径：价量指标、定价偏差（估值）、凸性指标，测算区间覆盖2019年至2025年7月。[page::1,2]

2. 价量择时策略

• 构造了涵盖价格动量、成交量能及价量关系三大类104种技术指标，详见表2指标库；

- 指出可转债指数的“股债波动属性动态切换”特征：上涨时更偏股性，波动特征与股票指数类似；下跌时更偏债性，波动特征趋近纯债；

• 为避免传统择时指标因市场风格变化而失效，采用滚动窗口（历时T=240日）动态选择N=7个最优指标；

- 每交易日基于选定指标发出多空信号，以“众数原则”确定当天买入或空仓决策；

• 表3列举2019-2025年每年最优价量指标组合；

- 回测收益显著（2019年以来累积收益80.6%，年化9.39%），但信号变动频繁（约6个交易日一变），交易成本和胜率需关注（见表4与图4）；

• 价量择时偏重交易性，盈亏比高且胜率相对较低，适合愿意频繁调整仓位的短线投资者。[page::2,3,4,5]

3. 估值择时策略

• 传统估值指标如转股溢价率、纯债溢价率、到期收益率存在明显路况分域，不能全面衡量整体市场估值；

- 报告创新采用已发表的含赎回、下调、回售条款及信用和退市风险的解析定价模型：
- 将可转债拆解为债底和看涨期权，分别精确定价；
- 理论价格（$P_M$）与市场收盘价差构定价偏差因子；

• 利用全市场个券的定价偏差算数平均值作为市场整体定价偏差指标，每周更新一次；

- 快速均线与慢速均线交叉产生多空信号，买入或空仓中证转债指数；

• 回测年化收益8.03%，波动率7.05%，信号周期较价量择时长（约21日），胜率更高，交易较少，适合中长线投资者；

- 图5（快慢均线系统）、图6（净值表现）、表5（风险收益）以及图7（历史信号）支持了这一逻辑及策略表现。[page::5,6,7]

4. 凸性择时策略

• 凸性定义为可转债价格对标的正股价格的二阶导数（期权Gamma本质）；

- 高凸性转债在牛市中表现更优，反映期权价对于正股上涨的加速反应；

• 熊市中凸性高的转债因债底价值支撑跌幅有限，表现出抗跌特性；

- 图8示意了正股价格与可转债价格的曲线凸性，凸显加速上涨及支撑特征；

• 通过统计全市场可转债Gamma的中位数，衡量整体市场性价比；

- Gamma中位数较高时为买入时机，低时为卖出信号；

• 凸性择时表现稳健，年化收益约8.03%，波动率6.82%，最大回撤也较低，胜率最高但信号周期最长，超过半年，交易频率最低，适合长线稳健投资；

- 图9（Gamma中位数历史）、图10（净值表现）及图11（信号历史）详细展示了策略验效。[page::8,9,10]

5. 仓位管理策略

• 将三大策略（价量、估值、凸性）以因子打分法整合，等权配置；

- 当个别策略发出看多信号，则配置对应1/3仓位，全部看多满仓，全部看空空仓；

• 该组合方法分散单一信号失效风险，历史仓位及中证转债指数走势见图12；

- 纯历史回测表现突出：年化8.55%（高于买持），波动率6.16%（远低于基准9.56%），最大回撤6.86%（优于16.99%），收益波动比1.39明显优于买持的0.79；

• 分年度收益及最大回撤见表8，2019-2021年表现强劲，2022-2023年略有回落，2024-2025年恢复积极趋势；

- 图13（净值对比）清晰呈现风险调整后的超额收益优势。[page::10,11,12]

6. 降频仓位管理策略

• 原策略交易频繁，可能导致机构高额交易成本；

- 降低交易频率为周频调整信号，保持周内仓位不变；

• 如图14所示，仓位变化次数减少，但回测显示降频策略风险收益水平有一定下滑；

- 投资者可根据成本容忍度和对信号滞后性的偏好权衡选择。[page::12]

7. 个券价量择时延伸

• 考虑价量策略在指数层面的奏效，尝试将同样算法用于个券；

- 以每日个券多头信号构建全市场等权择时组合，只持有看多个券；

• 回测显示该个券组合在绝对收益上具备一定优势（图15）；

- 考虑双边千分之一交易成本，收益明显受冲击（图16），表现不够稳定，暂不深入探讨；

• 这一尝试提示价量策略个券选择和组合构建仍需优化。[page::13,14]

8. 风险提示与声明

• 报告基于历史数据建模，未来市场的不可测性可能影响策略表现；

- 样本量减少及市场结构变化是潜在系统性风险；

• 报告内容不构成具体投资建议，投资者需独立判断；

- 数据和观点来源虽可靠，但不保证绝对完整准确，投资者自行承担风险；

• 报告版权归广发证券所有，未经授权不得转载、复制。[page::14]

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三、图表深度解读

图表1-2：博时与海富通可转债ETF规模及份额增长（2024年初-2025年7月）

• 显示了两大被动基金产品份额和管理规模稳步增长，反映被动投资风潮加强；

- ETF规模从单月数十亿元攀升到数百亿元，市场关注度提升明显；

• 说明指数择时及仓位管理意义重大，对ETF投资者帮助挑选进入或退出时机。[page::2]

表2：104个技术指标详列

• 涵盖经典动量、趋势、成交量及价量结合指标，如RSI、MACD、ADX、BIAS等；

- 指标多样性保证策略的丰富信息捕捉能力；

• 动态选取最优组合为策略提供风格自适应能力。[page::3]

表3：2019-2025年价量指标组合

• 每年最优指标组合不同，体现了股债波动模式切换的适应需求；

- 如2019年指标侧重SI（情绪性指标）、BIAS36（价格偏离）等，2024-2025年则加强PVT（价格成交量趋势）等；

• 显示动态因子选择的灵活性和必要性。[page::4]

图3-4：价量择时净值及多空信号

• 策略净值明显优于基准净值，避免了多次大跌；

- 多空信号点散布较密，表明交易频繁，短期信号变动大；

• 价格稳定性较优，但策略对频繁换仓要求高。[page::4,5]

表4：价量择时策略风险收益统计

• 累积收益80.61%对应年化近9.4%；

- 波动率7.44%，收益波动比1.26，胜率中等偏低；

• 盈亏比高，证明在获利交易上利润较大，亏损交易保持较小范围；

- 信号切换频繁，提示交易成本敏感。[page::5]

图5-7：估值策略快慢均线系统、净值及历史信号

• 快速均线（红）和慢速均线（绿）频繁交叉，反映市场估值情绪波动；

- 策略净值虽稳健优于基准，但波动率略低于价量策略；

• 信号较价量更平缓且胜率高，交易次数少，适合节奏慢的投资者。[page::6,7]

表5：估值择时统计数据

• 年化收益8.03%，波动率7.05%，收益波动比1.14；

- 胜率较高，信号平均周期约21个交易日；

• 最大回撤较小，风险收益均衡。[page::7]

图8-11：凸性示意、Gamma中位数走势、策略净值及信号

• 凸性示意图清楚展示可转债价格的非线性敏感特性，高Gamma转债市场性价比更高；

- Gamma中位数与中证转债指数走势比较，凸性指标波动与市场价格关系密切；

• 策略净值曲线优于基准，回撤明显减小，风险控制优势突出；

- 信号变化周期较长，凸显长线投资逻辑。[page::8,9,10]

图12-14：仓位管理历史仓位及应用表现，降频调整效果

• 多策略信号合并后仓位波动明显降低于单一策略，体现稳健组合特性；

- 仓位管理策略提升收益表现同时降低波动与回撤；

• 降频调整减少交易频率，但略牺牲部分风险收益表现，为实际操作提供平衡方案选择。[page::11,12]

图15-16：个券价量择时组合业绩（考虑及不考虑交易成本）

• 不考虑交易成本时，组合业绩优于中证转债指数；

- 交易成本加入后，策略收益受到显著拖累，表现不稳定；

• 暗示需进一步优化个券策略和交易成本管理才能有效推广。[page::13,14]

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四、估值分析

本报告估值择时方法基于解析模型，涵盖赎回权、下修、回售条款以及退市和信用风险，较传统采用相同信用等级债券收益率贴现的粗暴手段更为精准。此模型拆解可转债价值为债底价值和看涨期权价值两部分，理论价格是两者加和。通过比较理论价格与市场价格差异，构建定价偏差因子，测算整体市场相对高低估水平。估值择时策略基于此因子的快慢均线生成交易信号，实际操作中采用简单均线交叉操作。

估值策略的关键输入为：

• 模型假设和参数化：考虑信用风险和退市概率确定债底价值

- 期权价值的数学解析解：囊括了特殊条款的影响

• 定价偏差因子的均值作为市场整体估值水平的估算

- 快慢均线取值周期（未明确具体长度，但策略整体表现较稳定）

该方法兼顾传统收益率指标的不足，解释力优于单一指标。估值策略的显著优势在于较低交易频率及较高信号胜率，更适合节奏宽松的中长线策略。[page::5,6,7]

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五、风险因素评估

报告明确风险提示包括：

• 市场风险：历史模型基于统计规律，未来可能因宏观变化、政策调整等出现非线性失效；

- 样本数据风险：可转债规模及数量变化可能导致样本不足，影响因子稳定性及可信度；

• 策略交易频率及成本风险：因价量择时等策略信号较频繁，可能导致交易成本和滑点对收益影响显著；

- 模型适用范围限制：报告不作推荐，仅作为研究参考，投资者需根据自身情况做判断。

报告没有详细提供缓解策略，但通过仓位管理和降频措施尝试降低风险，体现一定的风险控制思路。[page::14]

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六、批判性视角与细微差别

• 动态选择指标的优势与隐患： 价量择时动态滚动筛选最优指标是报告的一大发明，克服了“股债属性”切换的时变问题，但搜索过程如参数选择、指标稳定性对市场风格变化的适应程度未详尽披露，存在过拟合风险；

- 估值模型复杂且参数敏感： 定价偏差基于复杂解析定价，模型参数选取（退市概率、信用风险、期权条款具体影响）未完全透明，可能影响因子精度及策略有效性；

• 凸性指标直观有效，但前提是期权定价准确，估计误差或市场流动性变化可能削弱凸性策略表现；

- 个券价量择时策略表现不稳定并受到交易成本冲击，提示实际应用中策略的流动性、交易限制不可忽视，报告对此部分仅作初步尝试，未深入推广；

• 报告多处图表及数据展示专业准确，唯表4、表5及表6后部有轻微信息错位，影响理解但整体不妨碍核心信息传达；

- 仓位管理虽分散风险但简单等权方式可能未达到最优配置，未来可考虑权重优化或机器学习方法提升。

整体报告结构严谨，数据详实，成果富有实用参考价值，但读者应基于模型假设谨慎运用，避免盲目追随。

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七、结论性综合

报告系统地构建并验证了三种基于价量、估值和凸性的可转债指数择时策略，均在2019年至2025年区间展现良好风险调整后收益，尤其结合三者的仓位管理策略，在提升收益的同时显著减低波动率及最大回撤，实现稳健的绩效提升。

关键见解包括：

• 多元因子动态筛选是针对可转债市场特性（股债周期切换）的有效应对方式；

- 估值择时依托科学的理论定价模型，弥补了传统估值指标的不足，信号更稳定，适合中长线决策；

• 凸性作为期权特征的量化体现，捕捉了可转债价格非线性响应正股波动的优势，胜率最高且长期持有价值突出；

- 综合仓位管理策略实现超越单一策略的稳定表现，年化收益8.55%，最大回撤较基准降低近一半，显示出良好的风险控制和收益优化效果；

• 考虑实际交易成本及降频操作，策略灵活适配不同投资者需求，提高策略实用性；

- 个券价量择时策略虽展现潜力但操作挑战大，需要更多研究。

该研究为可转债指数化投资尤其是量化择时与仓位管理提供了丰富而精细的理论和实证支持，是国内较为领先的转债量化研究成果之一。投资者及产品经理可据此设计相应量化产品，同时需关注市场结构变化及交易成本等风险因素。[page::0-14]

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（全文完）

报告