策略模板-可转债StockRanker收益预测策略-可视化版
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一、市场观察
可转债作为一种嵌入转股权的混合证券，其定价逻辑始终游走于债性与股性之间，这种双重属性使其在不同市场环境下呈现出复杂的收益特征。当前市场中，若干结构性特征为量化筛选策略提供了潜在的发力空间，这些特征并非基于特定数据验证，而是源于对市场运行机制的规律性观察：
1.1债性与股性的动态博弈
转股溢价率作为衡量股性强弱的核心指标，其高低直接反映市场对可转债转股可能性的预期。当溢价率处于低位时，可转债价格与正股价格的联动性增强，更易随正股波动获取收益，但同时也失去了部分债底保护；而高溢价率品种虽债性突出，却可能在正股上涨时因转股成本过高而错失机会。这种矛盾意味着，单一维度的溢价率筛选难以平衡收益与风险，需要结合其他维度的特征进行综合评估。
1.2条款与期限的约束效应
可转债的存续期限、赎回条款、回售条款等契约设计，会显著影响其价格路径。例如，剩余期限较短的品种可能面临发行人提前赎回的压力，导致价格向转股价值收敛；而剩余期限较长的标的则需承受更长时间的利率波动与正股不确定性。此外，债券余额等流动性相关特征，可能影响标的在资金进出时的价格稳定性，进而影响交易执行效率。这些因素共同构成了可转债筛选的约束条件，而非单一的优劣标准。
1.3市场定价的阶段性偏差
由于可转债市场参与者结构多元（包括个人投资者、机构投资者、套利资金等），不同主体对信息的解读与反应速度存在差异，可能导致部分标的的价格暂时偏离其合理价值区间。例如，某些标的可能因短期市场情绪被过度抛售，使其溢价率处于历史低位而未被及时关注；另一些标的则可能因正股短期异动而被过度追捧，推高溢价率至不合理水平。这种阶段性的定价偏差，为系统化的筛选与动态调仓提供了潜在机会。
1.4 策略想法
一套系统化的筛选与调仓机制成为必要，其核心在于通过多维度特征的量化整合，在复杂市场中锚定兼具潜在收益与风险可控的标的。
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- 首先，从可转债的基础特征与市场指标出发（如转股溢价率、剩余期限、当前收益率等），构建多维度的因子池，全面捕捉标的的债性、股性及流动性特征；
- 其次，通过机器学习模型（排序模型）学习这些特征与未来收益的关联，形成对标的 “性价比” 的综合评分，避免单一指标的局限性；
- 在此基础上，结合定期调仓机制（如每 5 个交易日平衡一次），动态调整持仓：对于评分靠前的标的进行等权配置，同时剔除不在筛选范围内的品种，以应对市场特征的变化；
二、因子分析
2.1 因子介绍
在构建可转债筛选模型时，因子的选择需紧密围绕其 “混合属性” 的核心特征 —— 既要体现债性的安全边际，也要反映股性的收益潜力，同时兼顾流动性与存续周期的约束。本次纳入 StockRanker 排序模型的因子，正是基于这一思路，从定价逻辑、市场反应、契约约束三个维度进行筛选：
- 转股溢价率（conversion_premium_rate）\n作为连接 “股性” 与 “债性” 的核心指标，转股溢价率直接反映可转债价格相对转股价值的溢价程度。低溢价率意味着可转债与正股联动性更强，更易随正股上涨获取收益；高溢价率则体现债底保护的增强，但可能削弱上涨弹性。模型通过该因子捕捉标的股性强弱的差异，为收益潜力提供基础判断。
- 价格类因子（close、open）\n收盘价（close）与开盘价（open）是标的短期市场表现的直接反映，其波动既包含正股价格变动的传导，也隐含市场对可转债自身价值的定价调整。这类因子可辅助捕捉短期趋势与流动性特征，例如收盘价与开盘价的价差可能反映隔夜信息对标的的影响，为模型提供短期价格动能的参考。
- 契约与流动性因子（bond_balance、remaining_days）
- 债券余额（bond_balance）：直接关联标的流动性 —— 余额过小可能导致交易冲击成本上升，余额过大则可能受机构持仓调整影响更显著。模型通过该因子筛选流动性相对合理的标的，降低交易执行风险。
- 剩余期限（remaining_days）：反映标的存续周期的约束。期限过短可能面临强赎风险，期限过长则需承受更长期的利率与正股不确定性。该因子帮助模型平衡短期交易机会与长期持有风险。
- 债性基础因子（current_yield）\n当前收益率（current_yield）体现可转债作为 “债券” 的基础收益能力，是衡量债底保护力度的关键指标。高当前收益率意味着即使不转股，持有至到期也能获得相对稳定的收益，为组合提供下行缓冲。模型通过该因子锚定标的的安全边际，与转股溢价率形成 “股性 - 债性” 的互补判断。
2.3 StockRanker模型
2.4 IC分析
2.5 相关性分析
remaining_days与current_yield：皮尔逊系数和斯皮尔曼系数均呈现出较强负相关，说明二者线性负相关较强（剩余天数越多，当期收益率越低，符合债券久期与收益率的常规逻辑 ）
2.6 目标Y
三、回测
四、历史情况分析
4.1 24年国庆前
4.2 25年4月7日
策略代码
https://bigquant.com/square/ai/7b2b2174-a695-613b-6a02-f1d0d851e6c4