1、技术因子于转债：

价量因子是量化选股领域的重点研究方向之一。近年来，头部量化私募基金的成功，吸引越来越多投资者开始研究技术因子，这也导致技术因子的有效性在选股领域出现一定程度下降。但是在可转债领域，国内目前采用价量因子进行组合管理的机构投资者相对较少，技术因子在这一领域可能潜藏着更丰富的alpha信息。

2、可转债池的预处理：

我们在选债池中剔除了当期剩余规模小于2亿元的可转债和具有赎回风险的可转债。特别地，经过定量研究，判断应当剔除距离强赎条件满足日N小于等于6个交易日的可转债。

3、技术因子库：

我们选择了80个可转债技术因子，对国内可转债分层进行量化组合测算。

4、单因子测算：

首先根据上述80个技术因子，在三个分层转债池中进行月度组合测算，每层中都找到一些有效因子。报告中展示了各层多头组合收益最高的3个因子对应的多头净值、空头净值、多空对冲净值、信息系数。

5、多因子回测：

根据滚动ICIR作为80个因子的权重进行综合打分，可以分层构建量化转债组合，但其中可能包括了一些无效因子。因此我们在每层精选了10个技术因子进行多因子组合构建，收益和夏普比率都出现了进一步提升。2019年以来，偏债层组合年化收益率为11.35%，中性层组合年化收益率为22.95%，偏股层组合年化收益率为42.92%。

6、建立更为合理的可转债组合比较基准：

目前可转债组合策略中常见的比较基准是中证转债指数、可转债基金指数等。但由于转债兼具股性和债性，因此这些指数在不同时期波动特性不同，波动特征不够清晰。所以我们提出三个单独的分层转债指数。我们选择了2019年以来的所有剩余规模大于2亿元可转债样本，每个交易日动态划分为偏股层、中性层、偏债层，以市值加权的方式分别构造偏债转债指数、中性转债指数以及偏股转债指数。

7、精选技术多因子组合表现优越：

2019年以来，上述精选技术多因子组合均跑赢了对应的分层转债指数。

8、风险提示：

本篇报告通过历史数据进行建模，但由于市场具有不确定性，模型仅在统计意义下有望获得投资业绩。量化择债模型需要关注可转债数量减少带来的统计样本不足风险。另外，本报告不构成任何投资建议。