转债多因子择券研究及基金转债策略归因分析

基本结论 本文聚焦转债自下而上多因子择券策略，根据正股与转债特征维度在全市场环境与特定市场环境下筛选有效因子，并据此构建多因子择券策略，一方面在择券维度提供投资者可重点关注的转债特征，另一方面为不同风险偏好的投资者提供相关策略参考，最后基于有效因子尝试对基金转债择券策略进行归因分析。 转债择券有效因子测试：首先，本文在全市场环境中对正股类及转债特征类因子进行测试，测试区间为2018/1/1-2022/9/30，根据筛选后的有效因子池，可重点关注转债低价高弹性、正股高估值高动能的个券；仅根据转债特征类有效因子池，则可重点关注转债低价高弹性、高动能、高安全边际的个券。 其次，本文考察了特定市场环境下的因子有效性。在中证1000、中证转债同涨时，可重点关注转债高股性、正股高成长高景气的个券；在中证1000、中证转债同跌时，可重点关注转债债性特征、正股低波动且避开前期高成长高动能的个券；在中证1000下跌、中证转债震荡时，可重点关注转债高YTM，增加关注正股的高质量低估值同时也是避开前期高成长高动能的个券；在中证1000下跌、中证转债涨时，可重点关注转债低动能高YTM，正股高质量低负债且股价向下波动小，正股近期成交量已起来而转债成交量尚未起来，安全边际高的大盘转债。 转债因子择券策略效果：单因子策略层面，本文对转债类单因子与正股大类因子进行回测，结果显示低价策略及高YTM策略防御属性突出，2018年以来回测（截至2022/9/30，下同）单因子策略最大回撤仅在5%左右，今年以来月胜率均为88.89%；而低溢价率策略进攻属性突出，2018年以来年化收益率为23.12%。 多因子策略层面，基于在全市场环境中测试出的有效因子构建的多因子策略兼具进攻性与防御能力，策略回测不论是2018年以来还是今年以来月胜率均在70%以上。该策略2018年以来回测年化收益率为21.73%，最大回撤为9.31%。若仅在转债特征因子中选取有效因子构建多因子策略，其在收益表现上略逊于上述含正股维度的择券策略，但在回撤控制上占优。分市场环境优选的多因子策略呈现鲜明的进攻与防御差异化特征。在同涨时段优选的多因子策略，进攻性强，而在其他市场环境优选的多因子策略呈现防御属性。 投资者可根据不同的需求参考合适的因子策略，对于淡化择时、追求收益的投资者可参考全市场环境构建的转债+正股多因子策略，而淡化择时、注重风险的投资者可参考全市场环境构建的仅转债多因子策略。对具备一定择时能力的投资者，在预期市场上行信号明晰，确定性强的环境下，可选择进攻性强的因子策略，相对来讲低溢价率策略进攻性最强，其次为全市场环境构建的转债+正股多因子策略、中证1000-中证转债同涨优选的多因子策略；而在市场上行信号不确定，处于下行或者震荡行情下，可优选防御性强的因子策略，相对来讲低价策略防御性最好，其次为高YTM策略、中证1000-中证转债同跌优选的多因子策略。 基金转债策略归因分析：基于季度持仓所做的归因结果看，转债策略基金长期正向暴露在转债价格因子、余额因子上，说明择券呈现长期偏好高价、高流动性的特征。此外本文选取了五只转债策略基金进行单产品归因分析，五只产品均长期正向暴露在转债余额因子上，呈现偏好高流动性个券的特征，具体来看，兴全可转债、华安可转债整体策略较为灵活，在转债价格因子、溢价率等因子上并非长期单向暴露，呈现一定主动操作特征；易方达双债增强、金鹰元祺与鹏华可转债风格较为稳定，前两者长期负向暴露在转债价格因子、正股价值类因子上，呈现偏好债性强、正股低估值的转债策略特征，后者长期正向暴露在转债价格因子、转债量价因子上，呈现偏好股性强、高动能的转债策略的特征。 风险提示：政策不确定性、市场超预期波动、数据信息滞后、策略模型失效等。 本文聚焦转债自下而上多因子择券策略，根据正股与转债特征维度在全市场环境与特定市场环境下筛选有效因子，并据此构建多因子择券策略，一方面在择券维度提供投资者可重点关注的转债特征，另一方面为不同风险偏好的投资者提供相关策略参考，最后基于有效因子尝试对基金转债择券策略进行归因分析。 转债择券因子有效性分析方面，本文从转债维度与正股维度出发选择因子进行测试，转债维度主要从常见策略角度出发选择了7个因子，正股则从质量类、动量类、情绪类、技术指标类、收益和风险类、价值类、成长类7大类出发选择了424个因子，本文对各类因子分别进行全市场环境下与特定市场环境下的有效性测试，分别筛选出对应的有效因子池。 第一部分、转债投资中自下而上择券因子策略分析 2017年随着定增趋严，转债受到市场关注，迎来黄金发展阶段，截至2022/10/24，转债市场数量从2018年的52只扩张到449只， 市场余额从2018年的不到千亿扩张到7820亿（截至2022/9/30）；二级市场表现方面，中证转债指数从2019年开始呈现出趋势性上涨的行情，但局部亦有阶段下行或震荡的行情，较为明显的4次大的回调分别发生在2019年4月至7月、2020年3月至5月、2021年9月至到10月、2022年2月至4月。 考虑到部分因子可能在全市场环境下有效性较弱但在特定市场环境下有效性突出，本文除了对因子做全市场有效性分析以外，通过细分转债的市场情景，希望找到在不同市场环境下有效的择券因子，一方面可以为在不同市场环境下投资转债基金提供一定的参考，另一方面也可以尝试刻画转债策略基金在不同市场环境下的风格特征。 从历史上看，转债涨跌大部分时期主要受正股驱动，但也有走势与正股分化的特殊时期，如2020年4-5月、2021年初的转债市场下跌并非受正股的驱动，而是受债市调整影响。考虑到转债从供给层面看结构上更贴近中证1000指数，本文结合中证1000指数的涨跌，将转债的市场环境主要划分为中证1000与中证转债同涨、中证1000与中证转债同跌、中证1000下跌与中证转债震荡、中证1000下跌与中证转债上涨，以及中证1000上涨与中证转债下跌五大类市场情景。 图表1：转债指数发布以来市场走势及分位数变化 图表2：2018年以来转债市场与股债市场走势对比 1、转债自下而上多因子择券策略介绍 本文从转债维度与正股维度出发构建因子池，涉及转债7个因子，正股424个因子，共431个因子，根据IC均值、IR、|IC|大于阈值的概率、剔除相关性大于等于0.6且IC值较低等标准优选因子，在不同场景下对因子进行测试形成有效因子池，构造符合在特定场景有效的多因子择券策略。 转债因子：涉及价格因子、溢价率因子、余额因子、隐含波动率因子、双低因子（转股溢价率和价格等权合成）、转债动量（转债过去10个交易日平均成交量相对于过去90个交易日平均成交量的比率）、YTM因子共7个因子。 正股因子：涉及质量类因子、动量类因子、情绪类因子、技术指标类、收益和风险类、价值类因子、成长类因子共424个因子。 在构造完因子之后对因子进行数据清洗，取样本空间内已经上市且还未退市的公司，再进行去极值处理，缺失值则以行业中位数替代，并对数据进行标准化、市值中性化和行业中性化处理。 在计算IC值时，滚动计算当期因子值与20个交易日之后转债涨跌幅的相关性；IR指标为考察期内IC的均值除以IC的标准差。本文将在不同的场景下考察IC、IR值、区间|IC|阈值的概率以及剔除相关性大于等于0.6且IC值较低的因子。一般认为当IC的绝对值大于等于0.05时，因子的解释能力较强，当IR大于等于0.5时因子稳定获取超额收益能力较强。 在全市场历史环境下的因子优选将作一定的放宽，本文将根据|IC均值|大于等于0.03，IR区间|IC|大于0.03的概率大于等于0.6，相关性大于等于0.6取IC值较高者，同时结合IC的时序图以及因子的可解释性来优选全市场环境因子池。 而针对仅使用转债因子的多因子策略，在相关性大于等于0.6的因子中仅保留IC值较高的因子。 最后在针对分市场环境下的因子选择的时候，本文将根据|IC均值|大于等于0.05，IR大于等于0.5，区间|IC|大于0.05的概率大于等于0.6，相关性大于等于0.6取IC值较高者，同时结合IC的时序图以及因子的可解释性来优选分环境因子池。 在优选出因子池之后，本文将根据月末最后一天的因子值再根据IC均值加权得到综合因子值，再根据综合因子值的高低，将转债分成三组进行分层回测，即分别买入月末综合因子值最高组、中间组、最低组，以及多空回测，即买入最高组，卖出最低组的持仓组合进行回测，持仓周期为1个月。回测区间为2018/1/1至2022/9/30。 由于中证1000涨，中证转债跌的时间较短，故本文主要考察4类市场环境下的因子表现，即中证1000、中证转债同涨；中证1000、中证转债同跌；中证1000跌、中证转债震荡；中证1000跌、中证转债涨。 图表3：转债自下而上多因子择券策略构建流程 图表4：初始正股维度因子类别展示 2、转债自下而上多因子择券策略构建 全历史时期，有效因子则呈现低价高弹性、正股高估值、高动能的特征，转债类主要涉及绝对价格、估值以及到期收益率的维度；正股类则主要涉及价值类、技术指标类、情绪类、动量类因子，不涉及成长类、收益和风险类、情绪类因子。 全转债因子则主要呈现出低价高弹性、高动能、高安全边际的特征，主要涉及的转债因子为溢价率、余额、双低、量价、YTM因子。 在中证1000、中证转债同涨的时间段，有效因子具有明显的高股性、高成长、高动能的特征，转债维度主要涉及绝对价格、估值、流动性以及到期收益率等因子；而正股维度主要涉及质量类、成长类、收益和风险类、技术指标类、动量类、情绪类因子，不涉及价值类指标。 在中证1000、中证转债同跌的时间段，有效因子具有明显的高债性、低杠杆、低波动、反成长的特征，转债维度主要涉及债性特征的到期收益率及溢价率因子；正股维度主要涉及质量类、成长类、收益和风险类、动量类因子，不涉及价值类、技术类、情绪类因子。 在中证1000跌、中证转债震荡的时间段，有效因子较为均衡，呈现高债性、高质量、低成长、低波动的特征，转债维度主要涉及到期收益率因子；正股维度则涉及所有的大类因子。 在中证1000跌、中证转债涨的时间段，有效因子具有明显的低动能、高质量、低风险偏好的特征，转债维度主要涉及量价因子及到期收益率因子；正股维度主要涉及质量类、价值类、收益和风险类、技术指标类、情绪类因子，不涉及成长类、动量类因子。 图表5：全历史时期优选的因子池 图表6：仅考虑转债维度时优选的因子池 图表7：中证1000、中证转债同涨时优选后的因子池 图表8：中证1000、中证转债同跌时的因子池 图表9：中证1000跌、中证转震荡时的因子池 图表10：中证1000跌、中证转债涨时的因子池 从策略的结果上看，在不考虑市场环境，通过全历史优选的策略则兼具优秀的进攻性及较好的防御能力，策略回测不论是历史月胜率还是今年以来月胜率都在70%以上。该策略回测截至2022/9/30年化收益率高达21.73%，最大回撤为9.31%，历史月胜率为73.21%，今年以来月胜率为77.78%。 相对来讲，仅通过转债因子优选的策略虽然在收益表现上略逊于全历史时期优选的策略，但策略在回撤控制上具备明显的优势，同样策略回测不论是历史月胜率还是今年以来月胜率亦都在70%以上。该策略回测截至2022/9/30年化收益率高达17.46%，最大回撤为7.44%，历史月胜率为75%，今年以来月胜率为77.78%。 分市场环境优选的多因子策略则呈现出鲜明的进攻与防御差异化的特征。 在同涨的时间段优选的多因子策略，其进攻性强，从全历史的回测效果看，在承受了非常大回撤的情况下，截至2022/9/30策略回测年化收益率依然达到了18.63%，从净值曲线图中可以发现，在两段长周期的上涨行情中，该策略净值曲线的斜率非常高，但该策略存在的一个问题是震荡行情以及下跌行情中，其波动回撤非常大，其历史最大回撤为18.53%，由于今年以来的市场呈现多段回调，波动加大的情况，故回测今年以来月胜率仅为4