可转债量化择券体系初探：择券先择股

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1、目录1多因子模型42因子选股能力分析42.1因子初步选取42.2单因子有效性检验73确定因子组合143.1因子暴露度分析143.2因子相关性分析153.3因子组合确定174回测与正股选择175相对看好视源、星源，关注顺丰、福特19图表目录图表1：初步因子池5图表2：单因子IC测试结果6图表3：RANK_ICABS均值7图表4：成长类因子5分位累计收益8图表5：质量类因子5分位累计收益9图表6：每股指标类因子5分位累计收益10图表7：风险类因子5分位累计收益11图表8：动量类因子5分位累计收益12图表9：情绪类因子5分位累计收益13图表10：IC均值14图表11：IC绝对值均值14图表12

2、：三大股指的因子暴露度15图表13：各因子在上证50中的相关强度16图表14：各因子在沪深300中的相关强度16图表15：各因子在中证500中的相关强度17图表16：策略收益与基准收益对比18图表17：策略超额收益18图表18：11月29日正股排名19可转债具有债券与股票的双重属性，正股行情是影响转债行情的最主要因素，在条款设置不极端的情况下，可以说“选转债就是选正股”。目前，在可转债的择券上，投资者大多采用定性的研究方法，遍历所有标的并逐一判断其投资价值，“拍”的意味很重。随着转债规模的不断扩容、行业与品类的全覆盖、新老券的加速更新换代，这种方法越来越显得吃力，我们希望通过量化的手段，

3、使投资决策定量化、体系化、纪律化。本文对此做出尝试，我们的思路是：首先，借鉴多因子模型，找出用于正股选择的有效因子组合，对所有转债正股进行筛选，聚焦择券范围；其次，定性综合考虑转债因素，如价位、流动性、评级、条款博弈、债底保护等，筛选出推荐转债标的。此后，我们可以依据此模型进行月度转债推荐，并在实践中验证并改进该模型。1多因子模型多因子模型建立在CAPM、APT理论和FF三因子模型的基础上，即认为股票收益率是由一系列因素（因子）决定的。投资者从经济金融理论或市场经验出发，发现一系列影响证券收益的因子，经过对历史数据的拟合和统计分析进行验证和筛选，最后以这些因子的组合作为选股标准，买入满足

4、这些因子的股票。具体分为4个步骤：因子选取、因子有效性检验、因子筛选、模型回测。目前，多因子模型基本应用在选股领域，债券市场上较少涉及，我们试图用该模型聚焦可转债择券范围。2因子选股能力分析2.1因子初步选取在选取因子时，我们借助JionQuant（聚宽量化交易平台），聚宽提供的因子库涵盖229个因子，分为成长类、质量类、每股指标因子、风险类、动量类、情绪类、技术指标因子、基础科目及衍生类因子这8大类。我们初步选取了成长、质量、每股指标、风险、动量、情绪6类共16个因子，又在“每股指标”类别下加入了“流通市值”，用这17个在A股市场较为有效且广为应用的指标来构建模型。值得注意的是，由于此

5、后要进行一系列检验，因此我们的“初步因子池”范围较宽，意在逐步筛除、择优选用。其中，①成长类因子从公司盈利增长的角度考察公司的成长性，我们选取了营业收入增长率、净利润增长率、归母净利润增长率。②质量类因子用来衡量公司的盈利能力、盈利质量和盈利稳定性，我们选取了总资产报酬率、销售净利率、经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比。③每股指标因子大类中我们选取了每股收益TTM、每股营业利润以及每股经营活动产生的现金流量净额，又加入了“流通市值”指标。④风险类因子用来衡量股价波动性、标的股票的风险与收益情况，我们选取20日夏普比率、20日收益方差。⑤动量类因子是分析股价波动的中短期技术分析指标，

6、我们采用当前价格处于过去1年股价的位置、多头力道两个指标。⑥情绪类因子反映了投资者情绪，集中表现为成交层面数据，我们选取了威廉变异离散量、20日资金流量、20日平均换手率、换手率相对波动率指标。图表1：初步因子池类型因子名称中文解释计算方法rank_IC均值成长类operating_revenue_growth_rate营业收入增长率(今年营业收入（TTM）/去年营业收入（TTM））-10.012net_profit_growth_rate净利润增长率(今年净利润（TTM）/去年净利润（TTM）)-10.012np_parent_company_owners_growth_rate归属母

7、公司股东的净利润增长率(今年归属于母公司所有者的净利润（TTM）/去年归属于母公司所有者的净利润（TTM）)-10.014质量类ROAEBITTTM总资产报酬率（利润总额（TTM）+利息支出（TTM））/总资产在过去12个月的平均0.017net_profit_ratio销售净利率净利润（TTM）/营业收入（TTM）0.018cash_rate_of_sales经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比经营活动产生的现金流量净额（TT