【广发金工】可转债指数择时的三个视角|可转债|基金基金经理|广发金工|择时|期权|正股|纯债|股票指数

来源：市场投研资讯

（来源：广发金融工程研究）

价量择时策略：

技术指标是基于最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量、成交额等历史行情数据衍生出来的一类指标。从中证转债指数的历史行情数据出发，可以构建价格动量、成交量能、价量关系三大类共104个技术指标。利用窗口滚动的方法，动态选择有效指标，进行因子打分，产生择时信号。基于中证转债指数进行回测，2019年以来年化收益率9.4%。

估值择时策略：

定价偏差是可转债收盘价与理论定价的差值。考虑可转债三大特殊条款和退市与信用风险后，可以通过解析解构建定价偏差因子。根据全体个债定价偏差的平均水平衡量市场整体估值水平，通过比较估值水平的变化趋势，基于中证转债指数进行择时回测，2019年以来年化收益率8.0%。

凸性择时策略：

可转债凸性是可转债价格相对于正股价格变动的二阶导数，高凸性可转债在对应正股上涨时有望追上甚至跑赢正股涨幅，而在正股下跌时具备债底支撑。可转债的平均凸性可以衡量市场的整体性价比，由此对中证转债指数进行择时回测，2019年以来年化收益率8.0%。

仓位管理策略：

针对价量、估值及凸性三种择时策略，我们基于因子打分的方法，构建可转债组合仓位管理策略。以简单等权组合为例， 2019年以来年化收益率8.6%，略高于买入持有。波动率6.2%，最大回撤控制在7%内，风险控制大幅优于基准。

延伸探讨：

一方面，我们尝试将仓位管理策略进行降频处理，以规避频繁交易。策略风险收益水平出现一定幅度下滑，因此不同的投资者可以根据自身特点，在交易频率和信号滞后性之间做出平衡。另一方面，我们尝试从价量择时指标出发，基于个债择时建立可转债组合策略，回测来看具备超额收益但不够稳定。

一、研究背景

与数量广泛的股票指数相比，国内可转债指数相对稀缺。据Wind统计，以"转债"作为关键词检索并剔除股债混合类、债券基金类指数后，由中证指数公司官方发布的可转债主指数仅23只，如下表。

除了中证指数公司，Wind等第三方数据商也发布了少量可转债指数，但总体来说，在国内可转债公募基金暂停发行的背景下，指数公司目前在可转债指数的编制和发布方面也缺乏动力。

从基金产品比较基准的情况来看，绝大多数可转债基金选择将中证转债指数（000832.CSI）作为比较基准，该指数目前在可转债投资领域具有重要地位。在指数波动较大的阶段，对于绝对收益驱动的可转债投资策略，有必要对可转债指数进行择时分析。

同时，在可转债被动化投资规模快速上升的背景下，对于可转债ETF的投资者，可转债指数波动方向的判断也非常重要。

本篇报告聚焦中证转债指数，研究了可转债指数量化择时与仓位管理的相关策略。以下分为价量择时策略、估值择时策略、凸性择时策略三个角度进行讨论。测算时间区间为2019-1-1至2025-7-10。

二、价量择时策略

技术指标通常基于价格（最高价、最低价、开盘价、收盘价）和成交量（或成交金额）等历史行情数据构建，用于捕捉市场趋势、动量及交易活跃度。在本研究中，我们采用了104个技术指标，涵盖价格动量类指标、量能类指标和价量结合类指标三大维度。它们共同组成了可转债指数价量择时的技术指标库。具体技术指标名称见下表，详细编制方式参考报告《125个经典技术指标择时分析》。

基于这104个价量指标，对中证转债指数建立定量择时策略。

对于可转债指数而言，运用价量指标择时，最大的问题在于价量的波动特征不稳定。当股票指数上涨较多时，可转债指数股性较强，波动特征与股票指数相似；当股票指数下跌较多时，可转债指数债性较强，波动特征与纯债指数相似。这种“股债属性动态切换”的特性，使得传统固定指标择时策略在可转债市场表现不佳。

价量指标择时背后的逻辑在于学习历史数据的波动模式，因此当历史波动模式不稳定时，用固定的价量指标进行指数择时分析可能过于机械化。

为应对可转债指数波动模式的不稳定性，我们采用滚动窗口，动态调整最优技术指标组合。

具体来说，有两个超参数：滚动窗口时间长度T、价量指标选择数量N。我们选择2010年至2018年作为样本内，提取该时期的中证转债指数（000832.CSI）行情数据作为样本，以收益最大化作为目标，在参数网格中搜索滚动窗口的最优长度、指标选择的最优数量。

选择在2019年至2025年5月作为样本外进行回测：每隔T=240个交易日重新筛选N=7个最优价量指标，确保策略适应市场风格变化。选择标准为过去T个交易日择时收益最高的N个技术指标。

在任一窗口时期内的交易日，我们统计所选择的N个价量指标的多空信号众数（大多数原则），作为当天择时信号。

2019年至2025年，每年选取的最优指标如下表所示。

择时信号看多时买入持有指数，择时信号看空时空仓。以指数自身净值为基准，样本外该择时策略的风险收益情况如下。

总体来说，价量择时更侧重交易性，胜率偏低，盈亏比高。信号平均变化周期约6个交易日，交易频率较高。

三、估值择时策略

在可转债市场，传统估值指标（如转股溢价率、纯债溢价率、到期收益率）存在明显的分域属性，难以全面刻画市场整体估值水平。转股溢价率适用于股性较强的可转债，但在债性主导时参考价值下降。纯债溢价率、到期收益率则仅反映债底保护，忽略期权价值。

为解决这一问题，我们基于可转债定价模型，选择定价偏差因子衡量可转债市场整体估值水平。在报告《可转债定价研究：考虑赎回、下修及回售条款与退市、信用风险》中，我们将可转债拆分为债底和看涨期权，分别定价。

该定价理论在债底部分考虑了退市及信用风险，相对于传统用同等级信用债指数YTM贴现的方法，在市场出现信用风险和退市风险预期后，该方法理论定价更为精确，修正了传统YTM贴现法的偏差。而在看涨期权部分则考虑了赎回、下修及回售三大特殊条款，通过解析解模型进行定价计算。

根据上述方法，将分别得到债底部分的理论定价和看涨期权部分的理论定价，两者相加，得到的可转债在该理论下的定价，记为。

我们尝试用该理论定价与实际收盘价来获取定价偏差因子，刻画市场估值水平。对某可转债，当天收盘价记为，则在交易日其定价偏差因子为 = – 。

每周最后一个交易日，计算全市场个券的，取截面均值作为市场整体估值偏差，因子每周变化一次。该因子能够一定程度上反映市场情绪导致的溢价或折价水平。

通过比较定价偏差因子的快慢均线交叉信号生成择时策略。当快速均线上穿慢速均线时，产生看多信号，买入并持有指数。当快速均线下穿慢速均线时，产生看空信号，空仓。

基于上述估值择时策略，在买入中证转债指数和空仓之间切换，风险收益情况如下。

总体来看，与价量择时相比，估值择时的胜率更高，但交易次数少，信号平均变化周期约21个交易日。

四、凸性择时策略

可转债的凸性是可转债价格相对于正股价格变动的二阶导数，是一种非线性特征，主要体现在正股上涨时加速上涨，正股下跌时跌幅受限的不对称性。这种特性源于可转债内嵌的转股期权，使其兼具债券和期权的双重属性，具体表现如下：当正股价格上涨时，可转债的转股期权价值显著提升，推动其价格以更快的速度上涨。这是由于期权Delta（衡量可转债价格对正股价格的敏感度）随正股上涨而增大，形成类似期权Gamma（Delta的变动速度）的加速效应。例如，高凸性可转债在牛市中可能跑赢正股，超额收益显著。

当正股下跌时，可转债的债底价值（纯债价值）提供支撑，限制其价格跌幅。此时，期权Delta减小，导致可转债跌幅小于正股。例如，在熊市中，高凸性可转债的抗跌能力较强。

可转债凸性可通过内嵌期权的Gamma进行计算，也可以通过可转债与正股的价格变化数据进行估计。

从图中可以看出，Gamma相对较大的可转债，价格曲线弯曲程度更大，上涨时弹性更大，下跌时保护性更强。也就是说，凸性数值较大的可转债，买入持有的性价比更高。

这里，我们通过统计全市场所有可转债Gamma的中位数，衡量可转债市场整体的性价比。

当Gamma中位数较大时，可转债资产的持有性价比较高，是好的买点；反之当Gamma中位数较小时，是好的卖点。以此作为择时策略的基础，定量测算凸性择时的风险收益情况如下。

总体来说，与之前两类择时策略相比，凸性择时的胜率更高，但交易次数很少，该策略信号平均变化周期长于半年。

五、仓位管理测算

上述研究中，我们分别从转债市场的价量数据、定价偏差和性价比三个角度，构建了可转债指数的三类择时策略。这三类策略的逻辑出发点不同，分别捕捉了可转债市场不同维度的信息。综合运用这些策略，可以对可转债组合或指数进行仓位管理。最简单的方式是等权配置三类策略，即当某一类策略发出看多信号时，配置1/3仓位的可转债组合或指数。若三类策略均看多，则组合仓位升至满仓。若全部看空，则保持空仓。

这种仓位管理的做法有助于分散信号来源，降低单一策略失效风险。该策略历史仓位如下。

采用上述历史仓位信号，对中转债指数进行择时交易，风险收益表现如下。

仓位管理策略的年化收益率8.55%，略高于买入持有。波动率6.16%，最大回撤控制在7%内，风险控制大幅优于基准。

六、探讨1：降频仓位管理

上述仓位管理策略的一个主要问题在于，仓位信号变化频率较高。对于机构投资者或高净值客户等大额资金方来说，频繁交易带来过多损耗。

可以考虑降低交易频率，调整策略至周频调仓，周内保持信号方向不变。调整后的仓位变化（周频）如下。

回测结果来看，降频后交易信号频率虽有所下降，但策略风险收益水平也出现一定幅度下滑。不同的投资者可以根据自身特点，在交易频率和信号滞后性之间做出平衡。

七、探讨2：个债价量择时

探讨2：个债价量择时

上述三类择时策略中，价量、估值与凸性各有侧重。其中，估值因子与凸性因子均建立在全市场成分债相关指标的统计特征。估值因子衡量市场整体的相对低估或高估状态，凸性因子则捕捉市场对正股价格变动的敏感程度。

价量策略的数据只取决于指数本身，并在指数层面验证了有效的价量择时策略。考虑平移应用于个债，保持策略基本逻辑不变。

这里尝试运用前述价量策略算法，对市场中所有的可转债进行个债择时并构建组合。具体来说，在全市场等权组合中，每日仅持有上一交易日收盘信号为看多的个债。该策略的风险收益表现如下。