• 可转债市场估值现历史新高，2018年以来首次无百元以下转债，转股溢价率是关键估值指标，三类转债（偏股型、平衡型、偏债型）溢价率均大幅上升，其中偏股型平价水平提升明显 [page::1]

• 行业分布上，偏股型转债主要集中在电新（电气设备、汽车、有色金属）、化工、电子、机械设备和医药生物板块，平衡型与偏债型转债板块分布较为均衡，以医药生物和大金融为主 [page::2]

• 量化因子构建针对不同类型转债：

- 偏股型转债因子表现好的是转股溢价率因子（收益来源于期权时间价值）和理想振幅因子（收益来源于平底价值）[page::2]


- 平衡型转债中表现较好的因子为转股溢价率因子和平衡型转债的转债正股振幅差因子，前者收益主要来源于期权时间价值，后者收益主要来源于平底收益 [page::3]


- 偏债型转债受债底价值影响较大，转债正股振幅差因子与即期收益率因子表现良好，因子收益主要由期权时间价值产生 [page::3]

• 转债分层组合方法及表现 [page::4]

- 因子标准化后等权合成，每月选取每类因子值排名前10的转债（剔除ST及余额小于2亿），构建等权组合
- 分层组合年化收益29%，收益波动比2.05，最大回撤仅7%，偏股型贡献最大收益

• 偏股型转债风险分析：当前正股估值与平价均处高位，存在估值与正股的双杀风险

- 高换手率及高涨幅的偏股型转债在出现该风险时回撤更大，需加以警惕

• 分层组合的防风险策略：剔除偏股型，仅配置平衡型与偏债型组合，仍实现约22.9%的年化收益，收益波动比1.81

• 附录：最新一期分层组合明细及因子构造方法[page::6]

- 转股溢价率因子：转债收盘价除以转换价值减一
- 理想振幅因子：过去20交易日中，高位与低位振幅均值差
- 转债正股振幅差因子：转债与正股每日振幅均值差
- 即期收益率因子：票面利率除以转债收盘价
| 类型 | 转债代码 | 转债名称 | 转股溢价率 | 余额(亿) | 正股代码 |
|------------|--------------|-----------------|-------------|----------|--------------|
| 偏债型转债 | 128062.SZ | 亚药转债 | 207.52% | 9.62 | 002370.SZ |
| 偏债型转债 | 128015.SZ | 久其转债 | 69.77% | 7.79 | 002279.SZ |
| 平衡型转债 | 127003.SZ | 海印转债 | 27.85% | 6.74 | 000861.SZ |
| 偏股型转债 | 113579.SH | 健友转债 | 21.03% | 5.03 | 603707.SH |

数据来源：Wind、开源证券研究所

量体裁衣 可转债的分层组合方法 — 详尽分析报告

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一、元数据与概览

报告标题：量体裁衣 可转债的分层组合方法
作者：开源证券金融工程首席分析师 魏建榕及团队，联系人为金融工程分析师苏俊豪
发布时间：2022年2月12日
发布机构：开源证券研究所
研究领域：衍生品研究、因子模型，重点是可转债投资策略
研究对象：可转债市场，特别是偏股型、平衡型和偏债型三类可转债的估值行为与量化选债方法
主题概要：本文围绕当前可转债市场估值历史高位现状，探讨不同类型可转债的定价因素差异，提出基于分层（分类型）组合的量化投资方案，通过多因子模型选择股票和估值角度的因子，实现策略年化收益近29%，最大回撤7%，为可转债投资者提供了“能否投、投什么”的科学参考。

核心观点：

• 可转债市场估值近历史高点，传统依赖转股溢价率的单一判断存在限制，需要根据转债类型区分定价因子。

- 偏股型、平衡型和偏债型转债各有不同的收益结构表现，因子表现各异，单纯用股票多因子模型无法完全套用。

• 通过不同因子对三类转债做分层筛选并等权组合，构建转债分层投资组合，能够显著提升收益和控制风险。

- 偏股型转债估值及正股价格双高，面临双杀风险，故组合中可以选择仅持有平衡型与偏债型转债以应对风险。

该报告未明确给出评级或目标价，但明显倾向于积极推荐以分层组合的方式进行可转债投资，体现策略的稳健和有效[page::0] [page::1] [page::2].

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二、逐节深度解读

1. 可转债市场估值现状与分型基本判断（引言与市场背景）

报告开头指出，2021年以来可转债市场迎来快速发展，整体估值大幅抬升，最低价格首次全部突破百元大关，反映市场“安全底”被重新定价（图1）。这标志着市场整体乐观，投资者风险偏好提升，但估值也处于历史相对高位，投资风险上升。

可转债根据“平价溢价率”被划分为三类：

• 偏债型（平价溢价率小于-20%）

- 平衡型（-20%至20%之间）

• 偏股型（大于等于20%）

从2021年的数据看，偏股型转债平价水平上涨明显（图2），三类均呈转股溢价率明显提升趋势（图3），这是推动行情的关键因素。

行业布局方面（图4、图5）：

• 偏股型转债以电新（电气设备、汽车、有色金属）、化工、电子、机械设备为主，且除医药之外均表现良好，推动其平价上涨。

- 平衡型和偏债型转债中则医药生物和大金融板块（银行、非银）占比较高，反映不同板块风险和估值特点分布[page::0] [page::1] [page::2].

2. 各类型转债的投资思路与多因子定价模型

报告指出，可转债价值等于债底价值加看涨期权价值，期权部分进一步分解为内在价值和平价基础上的时间价值。不同类型的转债其期权性质不同：

• 偏股型转债：期权为实值，平价价值大于债底，价值组合为平价价值+期权时间价值，股性较强。

- 平衡型转债：平价与债底价值接近，期权近似平值，最大时间价值，价值为max（平价价值，债底价值）+期权时间价值。

• 偏债型转债：期权为虚值，债底价值大于平价，价值组成是债底价值+期权时间价值，债性质强。

基于上述基础，报告测试了各类转债的多因子收益表现，将收益拆解为“平底收益”（max(平价价值，债底)）和“期权时间价值收益”两个部分。

2.1 偏股型转债

• 关键因子：转股溢价率因子与理想振幅因子。

- 发现：
- 转股溢价率带来的收益最初主要来自平底收益，后逐渐以期权时间价值收益为主，反映低溢价策略在正股上涨及估值修复中效果显著（图6）。
- 理想振幅因子的收益主要来源于平底收益，期权时间价值反而为负（图7）。

• 逻辑：偏股型转债平价收益波动较大，因子收益拆解表现平底部分与时间价值均有贡献，说明策略收益基于正股走势与估值两方面[page::2] [page::3].

2.2 平衡型转债

• 关键因子：转股溢价率因子和转债正股振幅差因子。

- 发现：
- 转股溢价率因子在平衡型转债中表现较好，不过平底端收益为负（图8），主要因为平衡型转债的平底价值在平价与债底间波动，市场下跌时平价<债底的票债底价值未跌，但平价>债底的票受到影响，导致扰动。
- 转债正股振幅差因子主要带来平底收益，期权时间价值收益为负（图9）。

• 逻辑：平衡型转债的时间价值波动大，平底波动对收益贡献较大，因子收益正负也反映了其定价机制的复杂性[page::3].

2.3 偏债型转债

• 关键因子：转债正股振幅差因子和即期收益率因子。

- 发现：
- 偏债型转债的平底价值相对稳定，波动主要来自期权时间价值，因子收益同样主要由期权时间价值贡献（图10，图11）。
- 即期收益率因子捕捉票面利率/转债价格带来的套利机会表现良好。

• 逻辑：以债性为主，期权属性弱，收益主要依赖债性及利率因素，对应因子重要[page::3].

3. 量体裁衣：转债分层组合构建与表现

3.1 分层组合构建方法

• 因子选择基于前述分类型有效因子，首先对因子标准化后等权合成。

- 每月末按合成因子值排名，剔除ST股和余额不足2亿的票，选出因子值前10只（不足10只则选前50%）。

• 次月开盘等权建仓，回测未考虑交易成本。

3.2 组合表现

• 转债分层组合年化收益29%，夏普比率2.05，最大回撤仅7%（图12）。

- 各类型转债均对组合有贡献，但偏股型贡献最大（图13）。

• 面对偏股型转债风险（正股估值双高，存在双杀风险），报告建议关注短期涨幅与换手率指标，发现高换手与高涨幅的个券回撤风险加大（图15至18）。

- 如果规避偏股型转债，仅持有平衡型与偏债型转债组合，同样有不错表现：年化22.9%，夏普1.81（图19）。

3.3 偏股型转债高估值风险及应对

• 图14显示偏股型转债转股溢价率和平价均处高位，意味着未来估值调整压力大。

- 通过监测短期涨幅和换手率指标，可以识别潜在高风险票，更有效防范回撤风险。

• 换手率与涨幅越高的个券在估值双杀事件中表现越脆弱，提示投资者应谨慎配置。

上述策略整体体现了量化“量体裁衣”原则：根据转债属性差异，定制差异化因子模型和组合策略，实现风险收益平衡的动态管理，且通过分层放大优势，拓宽收益来源，提高抗风险能力[page::4] [page::5].

4. 附录关键数据和方法说明

• 附录中列出了最新一期截至2022年1月27日的转债分层组合具体名单，包括偏债型、平衡型和偏股型转债的代码、名称、余额及转股溢价率（表1）。

- 对因子具体构建方法详细说明，如转股溢价率因子、理想振幅因子（计算高价与低价振幅差）、转债正股振幅差因子（转债与正股的振幅差）、即期收益率因子（票面利率/转债价格）。

• 报告强调风险提示，模型基于历史数据，未来市场环境变化可能导致策略误差。

整体数据公开透明，便于投资者检查因子构造合理性和投资组合落实[page::6].

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三、图表深度解读

图1：存续转债最低价与中证转债指数走势

• 显示2018年至2021年底，存续转债最低价逐步攀升，2021年初首次突破100元大关，体现整个市场风险降低估值上升。

- 中证转债指数走势平稳上升，反映市场环境改善及资金流入活跃。

• 此图强调市场安全底消失，投资策略面临估值敏感的交叉路口[page::1].

图2 & 图3：三类型转债的平价与转股溢价率变动

• 偏股型转债平价水平在2021年大幅上扬，从100%附近提升到140%以上。

- 平衡型与偏债型转债平价相对平稳。

• 三类转债转股溢价率均提升明显，尤其偏债型溢价率依旧较高。

- 平价上升意味着转债股权价值部分被更高估，转股溢价率的提升显示市场对转换权利的溢价增加，皆说明估值处于高位[page::1].

图4 & 图5：行业板块分布饼图

• 图4显示偏股型转债中电新板块占比23.5%，其次为化工（12.1%），电子（10.7%），机械设备（10.1%），医药生物（8.1%）。

- 图5显示平衡型与偏债型板块较为分散，医药生物（12.2%）、大金融（9.8%）占比较高。

• 此分布体现了不同行业板块对不同类型转债平价提升的差异贡献[page::2].

图6-图11：因子收益拆解各类型转债表现

• 各图用蓝色（平底收益）、红色（期权时间价值收益）和黄色（因子总收益）清晰展现因子贡献。

- 偏股型转债转股溢价率因子图（图6）显示时间价值贡献增长显著，理想振幅因子（图7）时间价值为负，说明期权时间价值在不同因子中地位分化。

• 平衡型转债转股溢价率因子（图8）平底部分为负，时间价值贡献主要为正，表明价格折衷影响因子表现。

- 正股振幅差因子在平衡型（图9）和偏债型转债（图10）均以平底收益为主。即期收益率因子（图11）则期权时间价值贡献明显，与票面利率相关。

• 各图的因子收益走势稳健，持续上涨，验证了多因子组合策略的合理性[page::3].

图12 & 图13：分层组合收益表现

• 图12中，分层组合累计收益明显跑赢中证转债指数，夏普比率和最大回撤表现优异。

- 图13细分贡献来源，偏股型转债贡献最大，下一梯队平衡型，最后偏债型。

• 显示组合策略不仅提升收益，还通过分层组合分散风险[page::4].

图14-图19：偏股型转债估值风险提示与因子回撤测试

• 图14显示偏股型转债转股溢价率和平价双高风险态势。

- 图15至18联动换手率和涨幅分组，均显示高换手高涨幅组出现更明显回撤，明确高波动性票风险。

• 图19显示剔除偏股型转债的组合收益仍保持较高水平，验证用量化方法调整策略的灵活性与有效性[page::4,5].

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四、估值分析

报告未采用传统DCF估值，而是通过构建多因子模型对可转债价值进行量化拆分，其中：

• 转债价值被拆为债底价值和平价价值两部分加期权时间价值。

- 因此，采用“平底价值 + 时间价值”分解法，更符合可转债混合属性特点。

• 选用的关键因子包括转股溢价率、理想振幅、正股振幅差、即期收益率等，这些因子分别针对不同类型转债属性优化。

- 以不同因子加权构成的综合因子用于转债筛选，直接刻画转债相对定价和期权特性。

本质上，报告中估值方法是基于“信用+股权期权”结构的多因子统计估值框架，兼顾债性与股性的吸收，适合转债市场动态特性，且与传统绝对估值法相比，更具可操作性[page::3-5].

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五、风险因素评估

报告提及的主要风险包括：

• 市场整体估值风险：转债估值接近历史高位，未来若市场转向，估值回调可能较大，导致亏损。

- 偏股型转债双杀风险：正股价格和转债估值同时下行，个别票波动加大，回撤显著。

• 流动性风险：剔除余额小于2亿的转债避开流动性风险，但市场突发风险可能导致流动性骤降。

- 历史样本限制：模型基于历史数据，未来若政策、市场结构或宏观变化，因子表现可能失真。

• 模型误差：因子构建和组合权重受限于历史回测，存在模型过拟合和参数敏感性风险。

报告针对偏股型双杀风险，提出用短期涨幅和换手率识别高风险票作为缓释措施，同时建议调整组合比例，灵活规避高风险类别[page::6].

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六、批判性视角与细微差别

• 报告依赖历史数据回测，面临样本内效应过强、缺乏极端市场环境测试的限制。当前市场的异动特征可能不完全反映在数据中，尤其是高估值阶段的风险可能被低估。

- 偏股型转债虽然贡献收益最大，但波动也大，过度依赖该部分可能带来尾部风险，且模型未完全披露交易成本影响，可能对净收益产生影响。

• 分层组合策略虽然具备逻辑合理性，因子权重固定，未体现动态调整，未来应考虑宏观变量和市场波动性动态纳入因子权重设计。

- 细节上，平衡型转债的平底价值在平价与债底间波动带来的“扰动”问题未有具体量化描述，影响因子收益稳定性。

• 附录部分组合名单存在部分数据缺漏（如平衡型转债中岭南转债的转股溢价率与余额缺失），说明数据采集的完整性仍需加强。

- 报告未深入论述资金成本、税收因素等实务细节，这些在投资组合实际操作层面影响较大。

总体而言，报告视角严谨、逻辑清晰，但更深入的敏感性分析以及极端市场测试将提升模型稳健性[page::6].

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七、结论性综合

报告通过详实数据分析及多因子模型建立，明确展示了当前可转债市场估值处于历史高位，转股溢价率和平价均不断攀升，特别偏股型转债显示明显股性特征和估值高位风险。不同类型转债由于其期权属性的差异，适用不同的定价因子，且因子收益也主要来源于平底价值和平价时间价值的不同组成。基于此，报告提出“量体裁衣”的分层组合策略：

• 通过在偏债型、平衡型和偏股型转债中采用不同的有效因子筛选出优质标的，

- 采用月度换仓等权配置构建组合，

• 回测结果显示年化收益率高达29%，最大回撤保持较低，显著优于基准中证转债指数，

- 同时提供规避偏股型转债市场波动风险的方案，实现22.9%的稳健收益。

图表深度解读部分展示了市场估值水准、行业分布、因子收益拆解与组合表现的关键趋势，特别是对不同因子在不同类型转债中贡献的量化拆解，极大丰富了定价逻辑和实操框架。

最终，报告为投资者指出了当前“能不能投、该投什么”的关键十字路口，从投资方法论角度提出基于转债属性差异的分层多因子策略，不仅科学解释了转债高估值风险，也提供了可操作的量化组合方案，兼顾收益提升与风险控制。此研究具备较高的应用价值和创新意义，为可转债量化投资指明了清晰路径[page::0-6].

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参考文献与溯源标注

本文分析严格基于报告内容，每处引用均附有明确页码标识以便复核，确保内容客观严谨。

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图表示例Markdown格式（示例）

  

图1：2018-2021年存续转债最低价及中证转债指数走势，显示最低价历史性突破100元。

如需对应更多图表可提供，均可采用相同格式。

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综上，本报告通过全面、细致的分层多因子分析，为投资者提供了科学且有效的可转债构建组合方法，在当前高估值阶段尤为重要，值得业内专业人士深入学习和借鉴。

报告