債券量化系列（一）：使用多因子模型構(gòu)建分類型可轉(zhuǎn)債周度策略.pdf

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時間：2026/06/22
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本報告旨在利用多因子模型構(gòu)建分類型可轉(zhuǎn)債周度策略，以應(yīng)對低利率背景下投資者對精細化配置的需求。報告首先梳理了轉(zhuǎn)債估值、量價、深度學習、分鐘、Level2高頻、正股量價及正股基本面七個維度的因子，并進行單因子測試。測試結(jié)果表明，轉(zhuǎn)債估值、正股基本面及動量因子邏輯較強，效果較好；深度學習因子效果不錯但邏輯不透明；分鐘和Level2高頻因子雖在偏股型轉(zhuǎn)債上表現(xiàn)尚可，但邏輯弱且易過擬合。基于單因子測試結(jié)果，報告針對偏債型、平衡型、偏股型三類可轉(zhuǎn)債分別篩選有效因子構(gòu)建多因子模型。偏債型主要選用估值和深度學習因子；平衡型選用估值、量價和深度學習因子；偏股型則綜合選用估值、量價、深度學習、分鐘高頻及正股基本面因子。報告構(gòu)建了各類型多頭組（前20%）組合，并進行了等權(quán)配置。為降低高換手率帶來的交易成本侵蝕，進一步引入了控制換手率的組合優(yōu)化模型，設(shè)定雙邊換手率上限為50%。回測數(shù)據(jù)顯示，等權(quán)配置控制換手率組合歷史年化收益為22.03%，相對中證轉(zhuǎn)債指數(shù)年化超額收益為14.87%，超額最大回撤為-10.34%。考慮雙邊千三交易費用后，年化超額收益為11.02%；考慮雙邊千二費用后，年化超額收益為12.3%。2026年以來，該策略收益為16.45%，費后超額收益為9.66%。報告指出，量化模型基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，存在過擬合及市場環(huán)境變化導致失效的風險。