可转债系列：转股溢价率因子评测及投资策略

可转债系列：转股溢价率因子评测及投资策略

转股溢价率指可转债价格相对于转股价值的溢价率，用公式就是：

转股溢价率 = (可转债价格 – 转股价值) ÷ 转股价值

转股价值指将可转债转成股票后的价值。例如某只可转债当前的价格为110元，如果立即转股，股票价值为115元，那么转股溢价率=(110元 – 115元)÷115元=-4.35%，为负溢价；如果可转债价格为110元，转股价值为105元，则转股溢价率=(110元 – 105元)÷105元=4.76%，为正溢价。

低转股溢价率策略是可转债常见的投资策略，本文对转股溢价率因子进行评价并构建一个低转股溢价率策略。

评测的方法为分组测试法：按因子值把证券分为若干组，看各组的收益是否能明显区分，是否单调。单调的意思是各组的收益跟分组序号的一致性，例如：第一组>第二组>第三组>第四组>第五组，此时分组收益就呈现很好的单调性。分组收益区分越明显、单调性越好，因子的表现就越好。

评测的时间段从2018年1月至2021年10月，每个月的月末根据因子值大小将可转债分为5组，持有至下个月的月末，然后再重新分组，每月调仓一次，并将这5组的收益率跟等权持有全部转债进行比较。从2018年开始是因为之前的可转债数量很少，样本量太少。

一、分组测试的情况

1. 分组的收益曲线如下：

从收益曲线图可以看出，转股溢价率最低的第一组一枝独秀，收益远超其他组，其他组的收益曲线互相纠缠，并没有明显的区分，除第一组外其他组都没能跑赢全部转债等权组合。

2. 第一组和第五组对冲后的多空收益

将转股溢价率最低的第一组作为多头组，将第五组作为空头组，多空收益曲线（图中绿线）上升表示多头组跑赢空头组；多空收益曲线下降表示多头组跑输空头组。可以看到从2019年下半年以来，多空收益曲线整体上呈现上升的趋势，但也有几次比较大的回撤，比如2021年9月-10月期间多空收益就经历了一次明显的回撤，在这期间可转债整体是下跌的，低转股溢价率的第一组的跌幅要明显多于高转股溢价率的第五组。

3. 各分组的年化收益率如下：

转股溢价率最低的第一组收益率最高，其他组收益率的高低跟其所在组的序号并没有什么关系，单调性不明显。

4. 分年度的收益对比如下：

转股溢价率最低的第一组并不是每年都能取得最高收益，在可转债整体下跌的2018年该组的收益是最低的，在可转债整体上涨的2019年、2020年、2021年该组的收益最高。

5. 看下各分组的收益波动率的情况，波动率代表风险，波动率越大表明风险越高：

转股溢价率最低的第一组的波动率最高，说明转股溢价率最低组在涨的时候比其他组涨得多，在跌的时候也比其他组跌得多，波动比较大。从分组的收益曲线图也可以看出，在2021年9月-10月的这波可转债下跌中，第一组的跌幅是最大的。

6. 各分组的夏普比率。夏普比率是经风险调整后的收益率，夏普比率越高，表明在同样的风险条件下获取的收益率越高。

从夏普比率看，虽然第一组的收益率最高，但波动率也最大，风险也最高，所以第一组的夏普比率并没有什么优势。

二、低转股溢价率策略的构建

从分组测试我们得出初步的结论，转股溢价率这个因子只在因子值最小的一组有效，在其他组基本是无效的。按照这个逻辑，我们构建了一个低转股溢价率策略，在每个月的月末，选出转股溢价率最低的10只、20只、30只可转债，持有至下个月的月末，每月调仓一次。

1. 策略的收益曲线：

果然，持有的转债数量越少，收益率越高，而且各组的区分度比较好，持有10只可转债收益率是最高的。

2. 策略的年化收益率

持有10只可转债组的年化收益率能达到48.71%，这个年化收益率很可观了。

3. 策略的波动率和最大回撤

持有10只可转债组的波动率和最大回撤都是最高的，如果采用这个策略，要有回撤的心理准备。

4. 策略的夏普比率

持有10只可转债组的夏普比率最高，说明在综合考虑了风险和收益之后，这组仍是最优的。

三、结论

从历史数据来看，可转债的转股溢价率因子具有明显的头部聚集效应，只在因子值最小的一组有效，在其他组没有效，持有转股溢价率最低的10只可转债的收益是最高的，但波动也很大，要有较大回撤的心理准备。

另外，低转股溢价率因子并不是每年都有效，在2018年是失效的。从上述分析可以得出，转股溢价率最低的可转债，在涨的时候涨得比其他组好，在跌的时候也跌得比其他组狠，2018年是可转债普跌的一年，因此低转股溢价率的可转债也跌得最多。

最后要注意的是：由于样本量的关系，可转债回测的时段比较短，回测结果有可能存在比较大的偶然性。

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