可转债的蓬勃发展让多因子方法有了应用空间
2017年9月沪深交易所发布可转债和可交换债相关业务规则以来，可转债市场稳步发展，债券数量与余额持续上升，截至2021年8月，沪深两市可转债存续数量近400只，合计规模近6000亿。得益于独特的交易规则，近年来可转债交投活跃，2021年7月，可转债两市成交额达到1.6万亿，创下历史新高。可转债数量的增长让我们得以把股票多因子选股方法应用到转债上。可转债作为一种复杂的衍生品，兼具股票期权与债券的性质。因此，影响其期权价值与债券价值的因素，都会对可转债的定价有所影响。我们可以从三个方面寻找转债多因子：正股，正股与转债的联动，转债自身的量价行为。正股因子的生效逻辑是：通过对正股价格产生影响，间接影响可转债定价。测试发现，估值因子（EPttm）与北上资金因子较为有效。同时，我们也测试了这两个因子在对应正股上的选股效果，结果显示，正股因子的选股方向与可转债一致。其中，正股估值因子与转债未来收益率相关性为负，而北上资金因子与转债未来收益率相关性为正。转债-正股因子指同时囊括了转债与正股信息的因子，其本质是正股与转债的预期差，最典型的指标如转股溢价率，由于转股与强赎等条款的存在，转债价格通常不会偏离其转换价值过大。转债作为正股的衍生品，其价格通常与正股同步波动，但不同转债与正股的波动、涨幅偏离通常不一样，这同样可以作为转债多因子的alpha来源。
在各大类因子中，转债-正股因子从显著性、稳定性上都更为突出，我们认为，这是转债-正股关系作为可转债核心定价要素的体现。
转债自身的量价行为也是定价因素之一
可转债近年来成为各路交易者博弈的新战场，脱胎于交易者行为的因子在可转债上也有用武之地，转债因子指从可转债的量价数据计算得到的因子。由于可转债在交易规则、参与者结构上与股票有诸多不同，同样的计算方法得到的因子，在转债与股票上可能有所区别。
转债多因子组合表现良好
我们使用上述的三大类共9个因子进行等权合成（合成前对因子进行去极值、标准化等处理，并根据选债方向进行调整），合成后的因子表现优异，IC均值高达9.35%，IC_IR为1.89。每期选择合成因子值最大的20只转债构建等权组合，从2018年1月到2021年6月，组合年化收益34.6%，年化波动率20.8%，收益波动比为1.66，相对于中证转债指数，年化超额为26.1%。
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报告发布日期：2021-09-12
2017年9月沪深交易所发布可转债和可交换债相关业务规则以来，可转债市场稳步发展，债券数量与余额持续上升，截至2021年8月，沪深两市可转债存续数量近400只，合计规模近6000亿。得益于独特的交易规则，近年来可转债交投活跃，2021年7月，可转债两市成交额达到1.6万亿，创下历史新高。可转债数量的增长让我们得以把股票多因子选股方法应用到转债上。
可转债作为一种复杂的衍生品，兼具股票期权与债券的性质。因此，影响其期权价值与债券价值的因素，都会对可转债的定价有所影响。近年来，A股转债纯债溢价率较高，股性偏强，受正股影响更大。同时，可转债的交易规则使得其波动有时比正股更大，转债自身的交易行为也可能成为定价因素之一。
横截面上，正股的涨跌幅与转债涨跌幅存在着强相关性（如图4），这是转债定价受正股影响的直接体现。此外，这也启发我们，正股与转债量价行为之间的关联或许同样可以作为可转债定价因素。综上，我们可以从三个方面寻找转债多因子：正股，正股与转债的联动，转债自身的量价行为。为了保证转债的流动性与稳定性，在进行可转债多因子测试时，我们把样本池限定在余额大于2亿，且正股不处于ST或*ST状态的转债。换仓频率方面设定为月度换仓。正股因子的生效逻辑是：通过对正股价格产生影响，间接影响可转债定价。测试发现，估值因子（EPttm）与北上资金因子较为有效。同时，我们也测试了这两个因子在对应正股上的选股效果，结果显示，正股因子的选股方向与可转债一致。其中，正股估值因子与转债未来收益率相关性为负，而北上资金因子与转债未来收益率相关性为正。
转债-正股因子指同时囊括了转债与正股信息的因子，其本质是正股与转债的预期差，最典型的指标如转股溢价率（转股溢价率 = 转债价格/转换价值 - 1），由于转股与强赎等条款的存在，转债价格通常不会偏离其转换价值过大。转债作为正股的衍生品，其价格通常与正股同步波动，但不同转债与正股的波动、涨幅偏离通常不一样，这同样可以作为转债多因子的alpha来源。可转债双低策略近年来备受关注，转股溢价率是其中一个重要指标，转股溢价率可以视作可转债股性的估值指标，转股溢价率越低，相对而言可转债的“性价比”越高，未来预期收益更高。测试也显示，转股溢价率与可转债未来收益相关性为负，IC均值可达-4.08%，IC_IR为-0.89。并且，转股溢价率因子的多头表现非常亮眼：每期选择持有转股溢价率最低的20只转债（剔除余额2亿以下以及正股为ST、*ST股票的转债），从2018年1月到2021年6月，年化收益高达36%。
其他有效的转债-正股因子包括：转债-正股日度涨跌幅相关性、转债-正股涨跌幅差、转债-正股振幅差。转债-正股日度涨跌幅相关性越高，转债未来收益越高；而转债与正股涨幅差距越大，转债未来收益越低。这两个因子所描述的潜在规律是：转债与正股表现差距过大时会向正股回归。不过，截面上两个因子的相关性并不高，仅为-15%。
转债与正股的交易规则大相径庭，转债没有严格意义上的涨跌停板，类似的涨跌熔断停牌制度，其幅度也要高于正股，这使得转债的波动往往高于正股。测试发现，转债与正股的振幅差选债表现优异，IC均值高达-7.58%，IC_IR高达-1.93。
在各大类因子中，转债-正股因子从显著性、稳定性上都更为突出，我们认为，这是转债-正股关系作为可转债核心定价要素的体现。2.3 转债因子上文我们提到，可转债有着迥异于正股的交易规则，如T+0交易、超低的交易费用、幅度更大的涨跌幅限制等等。这一系列交易规则大大活跃了可转债的交易，使其有时能够走出独立于正股的行情。可转债近年来成为各路交易者博弈的新战场，脱胎于交易者行为的因子在可转债上也有用武之地，本小节所用的转债因子专指从可转债的量价数据计算得到的因子。由于可转债在交易规则、参与者结构上与股票有诸多不同，同样的计算方法得到的因子，在转债与股票上可能有所区别。换手率因子在股票中是较为显著的负向选股因子，短期内股票的换手率越高，股票未来收益率越低。但在转债上，情况有所不同，换手率因子（转债换手率的计算方式为：成交量/转债余额）。在转债上表现为正向的选债能力，即短期内转债换手率越高，未来表现反而越好。为了检验这个现象的稳健性，我们对转债余额与转债换手分别做了更严格的限制，防止转债余额过小或换手过高对结果造成的影响（图13、图14），结果表明，这一规律依旧存在。这说明在转债交易中，量是价的先导，由火爆交易催生的转债行情具有一定的持续性。开源金工使用“切割”的方法对传统的振幅因子进行改进，精准地捕捉了振幅这一特征在高低价格处的差异，并从中构造出具有优异选股能力的理想振幅因子（详见开源金工报告《振幅因子的隐藏结构》），我们发现，用同样方法在转债上计算得到的理想振幅因子，表现也较出色。
我们使用上述的三大类共9个因子进行等权合成（合成前对因子进行去极值、标准化等处理，并根据选债方向进行调整），合成后的因子表现优异，IC均值高达9.35%，IC_IR为1.89。每期选择合成因子值最大的20只转债构建等权组合，从2018年1月到2021年6月，组合年化收益34.6%，年化波动率20.8%，收益波动比为1.66，相对于中证转债指数，年化超额为26.1%。若进一步把选债标准限定在债券余额大于5亿的债券，年化收益仍有25.8%。
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