分层转债指数及复制效果 [page::1][page::2][page::3]

• 根据可转债平价/底价指标将可转债池划分为偏债层、中性层和偏股层三层。

- 分层指数以市值加权动态构建，能较好地复制中证转债指数。

• 图示分层指数2019年至2024年涨幅及分层指数复制中证转债的高契合度。

多因子权益择时框架构建 [page::3][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]

• 宏观因子库涵盖经济、利率利差、价格指数、货币供给及海外市场，筛选出4个有效领先指标：PMI、中债国债3个月收益率、国债收益率差（10年期-3个月期）、CPI同比。

- 构建多因子线性回归模型预测上证综指未来月度涨跌，回归结果为正则满仓，负则空仓。

• 样本外期间（2019-2024）该策略净值达到1.40，显著超越基准1.23，年化收益6.6%，Sharpe 0.44。

中观资金情绪择时及微观技术指标择时 [page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

• 北向资金作为市场情绪代表，快慢均线信号优化择时，样本外表现优于沪深300。

- 选取经典技术指标（7个优选指标）多空信号众数判断市场方向，样本外年化超额收益10.6%。

• 多维度组合（宏观+中观+微观）仓位管理策略进一步提升收益稳定性，月频降频处理后Sharpe提升，最大回撤降低。

- 多维仓位管理策略的应用显著提高择时策略的稳健性与有效性。

基于权益择时的分层转债动态配置策略 [page::12]

• 以三类权益择时信号确定偏股层、中性层及偏债层指数配置权重，实现对中证转债指数的复制及超额收益。

- 组合策略2019-2024年超额收益达36.9%，超额年化收益5.7%，Sharpe为0.77，且最大回撤减小。

结合转债估值强化配置框架 [page::13][page::14][page::15][page::16][page::17]

• 转股溢价率作为转债估值指标，界定高估区间（均值40%），高估时采取股票替代偏股层转债。

- 熊市中偏债层转债YTM作为债性估值指标，YTM高时用纯债替代偏债层转债以降低风险。

• 估值框架下结合权益择时实现动态调整，2019年以来策略累计收益65.4%，年化11.0%，Sharpe达0.91，最大回撤12.1%，显著优于单纯权益择时或指数本身。

- 股票替代转债主要于2023年8月发生，提升收益2.4%，纯债替代阶段覆盖2020年及2021年末后。

风险提示 [page::0][page::18]

• 历史数据模型仅统计意义有效，需警惕可转债样本数量下降带来的统计风险。

- 不构成具体投资建议，投资需谨慎。

【广发金工】2024精选深度报告系列之十六：如何定量配置可转债组合的股性与债性——详尽分析解读

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1. 元数据与报告概览

• 标题：《如何定量配置可转债组合的股性与债性》

- 作者：广发金融工程团队

• 发布机构：广发证券发展研究中心

- 发布日期：2024年09月27日

• 主题：聚焦中国大陆可转债市场，针对可转债股性与债性的组合配置策略进行定量分析与模型构建，目的在于通过层级化指数构建与多维择时信号实现收益增强。

核心论点与定位

报告围绕“可转债股性与债性明确分层、动态权重配置以及估值辅助投资”的核心主题展开。通过划分可转债的股性和债性三层指数（偏债层、中性层、偏股层），配合自上而下的权益市场多维择时框架（宏观、中观、微观信号），动态调整层级之间权重，实现收益的稳定提升和风险控制。此外，引入转债估值指标（转股溢价率、到期收益率）完善配置方案，当转债估值过高时提供替代配置方案（股或债），进一步优化资产配置。报告明确指出模型基于历史统计意义，强调风险提示，不构成投资建议[page::0-1]。

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2. 逐节深度解读

2.1 可转债分层指数构建及其作用（第0-2页）

• 关键论点及逻辑：

- 可转债兼具股性和债性，债性体现为若不转股则按票面利率还本，债券价值以纯债价值（底价）衡量；股性体现为转股价值（平价），受正股价格影响。
- 基于转股价值与纯债价值的比值（平价/底价 - 1），按±15%划分为“三层”：偏债层、中性层、偏股层。此分层反映转债不同的内在风险收益属性。
- 通过市值权重动态构建分层可转债指数，实现对中证转债指数的细化和复制，有利于对应不同风险偏好和投资策略的精细化管理。

• 关键数据：

- 选取剩余规模大于2亿元的转债样本，指数覆盖2019年至2024年3月。
- 图1显示：偏股转债指数表现优于中性转债指数，偏债指数表现较低，且分层指数走势均涵盖了中证转债指数的主要波动区间，体现其复制和分层效果[page::1-2]。

2.2 自上而下多维权益择时框架（第2-11页）

• 宏观层面择时（2.2节，第3-6页）：

- 选用经济指标、利率利差、消费价格指数、货币供给和海外市场等35个宏观因子。
- 通过相关性聚类剔除多重共线性因子，结合格兰杰因果检验保留4个有效领先因子：PMI、中债国债3个月期到期收益率、10年-3个月国债利差及CPI同比。
- 建立多因子回归模型（月频滚动24个月窗口），预测上证综指未来一个月涨跌幅：预测正则满仓，预测负则空仓。
- 图3显示样本外表现（2019年至今），多因子模型净值增长约40%，显著跑赢基准1.23，年化收益6.6%，Sharpe 0.44，最大回撤17.2%，说明宏观择时有效[page::3-6、图3、表4]。

• 中观层面择时（2.3节，第6-7页）：

- 监测市场情绪和资金动态，北向资金净流入为重要情绪指标，结合快慢均线金叉死叉产生择时信号。
- 图4揭示北向资金（含快慢均线）与沪深300走势的动态关系；图5展示北向资金择时净值；
- 样本外表现（2019年至今）超额收益约26%，但波动率与最大回撤较高，Sharpe仅0.16，显示资金择时更为激进且波动大[page::6-7，图4、图5、表6]。

• 微观层面技术指标择时（2.4节，第8-10页）：

- 选取历史测试中表现最佳的7个经典技术指标（从125个指标中筛选)，涵盖价格动量、成交量、价量配合等，采用多数原则决定多空信号。
- 图6显示技术指标择时净值略跑输基准，年化收益为负（-1%），但能带来10.6%超额收益，表明该信号需要与其他信号结合使用[page::8-10，图6、表8]。

• 多信号融合及频率调整（2.5节，第10-11页）：

- 等权融合三层信号，依据看多信号数量浮动仓位（0-100%），发挥三者互补。
- 由于资金和技术择时信号变化较快，通过月频采样降频平滑信号。
- 降频后的组合表现更稳定，累计超额收益11.1%，年化收益0.7%，最大回撤30.6%，有效减少过度交易风险[page::10-11，图7、图8、表9]。

• 实际应用于分层转债指数配置（2.6节，第12页）：

- 利用中证转债指数分层市值权重实现基线复制（见图2、图3）。
- 结合多维择时模型，动态加权三层转债指数。例如全部看多时100%偏股，信号减弱时调整倾斜中性与偏债层。
- 图9显示基于择时的动态配置净值明显优于中证转债指数；
- 超额收益36.9%，超额年化5.7%，Sharpe0.77，最大回撤-5.4%，显著改善策略表现[page::12，图9，表10]。

2.3 估值驱动的策略强化（第13-17页）

• 转股溢价率作为估值指标：

- 转股溢价率均值40%为分水岭，期间高估区间在2017-2019和2022-2024。
- 牛市期间（2019年），偏股可转债指数表现优于A股（图11），但相较于股票指数，更多关注偏股层转股溢价率走势（图12），其中偏股层转股溢价率走高助推其超额表现。
- 熊市期间（2022-24）偏债指数表现最佳，但相较纯债，偏债转债在当前高估环境下缺乏优势（图13）[page::13-14]。

• 到期收益率（YTM）作为债性估值参考：

- 利用0%全市场YTM和1%偏债层YTM阈值划分偏债转债估值区间。
- 偏债层YTM>1%时（2019-2021），配置偏债层转债优于7-10年期纯债指数（图15）；反之（2021-2023）表现弱于纯债指数（图16）[page::14-15]。

• 配置框架图（图17）总结转债配置应当考虑股性和债性估值，从横轴（A股预期收益率）和纵轴（转债估值）两维度决策资产配置，包括现金、纯债、偏债转债、偏股转债和股票等配置[page::16]。
• 具体策略规则及实证结果（图18-19，表11）：

- 依据权益择时信号动态分层配置；
- 当偏股层转股溢价率过高时，切换至正股等权指数；
- 当偏债层YTM升高时，转为配置纯债（中债总财富7-10年指数）；
- 2019-2024年实测总收益65.4%，年化11%，Sharpe0.91，最大回撤12.1%，较仅择时配置及基准指数均有明显提升。
- 股票替代转债主要在2023年发生，贡献收益2.4%，纯债替代发生在2020年及后期[page::16-17、表11]。

2.4 风险提示（第18页）

• 基于历史数据和统计模型，不能保证未来结果；

- 转债样本减少可能影响策略有效性；

• 报告不构成投资建议，策略选择需结合实际情况[page::18]。

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3. 图表深度解读

图1（分层转债指数净值）

• 描述：2019年至2024年的偏债、中性、偏股转债指数及中证转债指数净值走势。

- 解析：偏股指数涨幅最大，体现股性更强资产承担更高风险带来更高收益。偏债指数波动最小，收益最低。中证指数表现介于中性与偏股间，证明分层指数有效覆盖市场主体。

• 支撑论点：分层指数可用于细分转债市场，支撑后续策略[page::2]。

图2（分层指数复制中证转债指数）

• 描述：分层指数加权复制中证转债指数净值对比。

- 解析：两者净值线紧密吻合，说明分层加权方案能够有效复制中证转债索引。

• 支撑论点：支持以分层指数为基础，进一步做动态权重调整[page::3]。

图3（宏观四因子择时净值）

• 描述：多因子宏观择时净值表现优异，跑赢基准。

- 解析：模型在样本外表现良好，表明领导性宏观变量有效预测A股涨跌。

• 支撑论点：宏观择时框架为权益配置提供科学依据[page::6]。

图4-5（北向资金择时）

• 描述：资金流入与指数走势关联，择时策略净值领先市场。

- 解析：资金流动作为中观情绪指标，可辅助择时，但波动较高。

• 支撑论点：资金面指标作为重要辅助指标[page::7]。

图6（技术指标择时净值）

• 描述：基于指标组合推断市场多空，净值适度跑输指数。

- 解析：技术指标择时辅助权重调整，但稳定性略逊。

• 支撑论点：微观信号用于细化择时[page::10]。

图7-8（多维仓位管理净值）

• 描述：融合三类择时信号，降频处理后净值平滑且优于基准。

- 解析：融合信号提升稳定性，实现仓位管理优化。

• 支撑论点：多维择时策略适合动态配置转债股债性[page::11]。

图9（择时信号配置分层转债组合净值）

• 描述：动态分层配置策略明显跑赢中证转债指数。

- 解析：多维择时策略有效提升收益，降低回撤。

• 支撑论点：权益择时策略提升转债组合表现[page::12]。

图10-12（转股溢价率历史及牛市表现）

• 描述：转股溢价率高低区间与牛市及转债表现相关。

- 解析：转股溢价率为估值重要参考，指导牛市期间偏股和正股替代配置。

• 支撑论点：转股溢价率高时可考虑正股替代[page::13-14]。

图13-16（熊市转债估值与纯债对比）

• 描述：熊市偏债层转债表现一般，在估值较高时不及纯债。

- 解析：YTM为债性估值核心指标，指导熊市债性资产配置。

• 支撑论点：结合债性估值转向纯债配置，有助降低风险[page::14-15]。

图17（分层转债配置框架图）

• 直观体现基于转债估值和权益市场预期，配置现金、纯债、偏债转债、偏股转债及股票。

- 理论逻辑清晰便于实操策略构建[page::16]。

图18-19（综合择时估值配置策略净值）

• 综合权益择时及估值面提供优化配置方案，背后提升波动性控制，提升收益稳健性。

- 较以往择时配置策略，表现最优[page::17]。

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4. 估值分析

• 估值方法：主要基于转股溢价率和平价/底价比值量化转债股性，利用到期收益率（YTM）衡量债性价值，以及对权益市场预期收益率的量化择时判断，结合宏观、中观、微观指标构建模型。

- 关键输入：
- 转股溢价率~40%为突破点，过高视为高估；
- YTM中位数为债性估值参照，偏债层YTM>1%视为低估；
- 权益市场预期收益率通过量化择时模型动态调整。

• 估值结果应用：

- 当偏股层转股溢价率过高，优先以正股替代偏股转债；
- 当偏债层YTM过低，优先以纯债替代偏债转债；
- 动态调整层级权重，以期获得更稳健的超额收益。

• 优点：

- 将转债资产特性分解，分类管理，更精准估值和投资；
- 结合统计择时提升市场节奏应对能力。

• 限制：

- 估值阈值基于历史经验，未来市场或有新变化；
- 转债样本逐渐减少可能影响统计有效性[page::13-17]。

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5. 风险因素评估

• 模型风险：基于历史数据的统计性质，未来市场不确定性可能导致模型失效。

- 样本风险：可转债数量减少使统计样本规模缩小，影响因子稳定性和模型鲁棒性。

• 市场风险：权益市场和债券市场波动可能超出模型假设范围。

- 估值风险：估值指标潜在失真，短期可能偏离基础价值。

• 操作风险：换仓频率及调仓成本未明确量化。

- 法律声明：报告中明确指出无投资建议性质，强调读者独立判断，规避合规风险[page::0、18-19]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告亮点：

- 细致划分可转债“股债性”，建立系统性多层次指数，创新分层策略基础；
- 多维度量化择时结合转债估值，体现策略的系统性与实用价值；
- 风险提示明确，内部方法论逻辑清晰不矛盾。

• 潜在不足：

- 转债估值阈值设置较经验化，未详细说明阈值背后统计检验；
- 部分重要模型回归方程的数学符号和解释不够严谨和清晰（如第6页中公式）；
- 微观技术指标择时表现较弱，不同择时模型权重等权配置未必最优，缺少权重优化探讨；
- 换仓频率对交易成本和市场冲击缺乏讨论，实际落地时成本可能影响收益；
- 样本外表现良好但考虑到2020年市场特殊性（疫情及政策援助），策略是否稳健尚需进一步检测；
- 市场极端行情下模型表现和风险控制能力未详述。

总体来看，报告逻辑严密、框架完善，但对细节推导隐约、经济直觉解释深化可加强[page::3、6、8-10]。

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7. 结论性综合

本报告系统性地构建了基于“转股价值与纯债价值”分层的可转债三层指数，克服传统中证转债指数风险收益混淆的问题。通过引入覆盖宏观（领先宏观指标）、中观（北向资金等资金面指标）、微观（技术指标）三个层级的多维量化择时模型，科学调整偏债层、中性层及偏股层的权重，实现动态资产配置，有效增强了转债组合的收益表现与风险控制能力。

关键发现包括：

• 分层指数在2019-2024年净值表现差异明显，偏股层表现优于偏债层，投资者可基于自身风险偏好选择布局；

- 多维择时模型在沪深300指数及转债分层配置中均表现出超基准的收益与较高夏普比率；

• 转股溢价率和到期收益率（YTM）为重要估值指标，指导转债与正股及纯债之间的替代配置，显著降低过度估值风险；

- 结合估值的策略相比单纯择时策略，在控制波动风险的同时微幅提升收益，强化配置稳健性；

• 2019年以来的实证回测结果展示，结合择时与估值的动态配置策略累计收益达65.4%，年化11.0%，夏普0.91，表现优异且最大回撤12.1%具备合理风险控制。

图表从净值曲线到估值指标变化，详细展现了策略从构建、择时、估值驱动调整再到风险调控的全过程，阐明了策略优于简单基准的具体路径和内在逻辑。

总体而言，报告成功揭示了在多变市场环境下可转债组合如何平衡其天然的股债属性，从而实现收益增强与波动控制的策略框架，为可转债量化投资提供了较为完善、实用且科学的操作方案[page::0-18]。

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参考图片

• 图1：分层转债指数净值

• 图2：用可转债分层指数复制中证转债指数

• 图3：宏观四因子择时净值-样本外

• 图4：北向资金与沪深300指数

• 图5：北向资金择时净值-样本外

• 图6：技术指标组合择时净值-样本外

• 图7：多维度仓位管理策略应用于沪深300指数

• 图8：月频多维度仓位管理策略应用于沪深300指数

• 图9：根据权益择时信号配置分层转债指数：组合策略净值

• 图10：全市场可转债平均转股溢价率

• 图11：转股溢价率均值大于40%的牛市表现（2019年）

• 图12：2019年市场与偏股层转股溢价率对比

• 图13：转股溢价率均值大于40%的熊市表现（2022-2024）

• 图14：全市场与偏债层可转债YTM中位数

• 图15-16：偏债层转债YTM高/低阶段对应表现

• 图17：分层转债配置框架

• 图18-19：择时估值结合策略净值

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本报告为可转债投资策略构建提供了实证依据与可操作框架，深度融汇了金融工程方法与市场经验，对于加强可转债资产管理的科学性和系统性具有重要参考价值。[page::0-19]

报告