量化专题报告：从传统策略到深度学习的可转债投资

本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 量化专题报告 从传统策略到深度学习的可转债投资 2023 年 10 月 09 日 ➢ 可转债是一种在一定条件下可以转换为发行公司股票的债券。可转债市场近年来不断扩容，交易投资活跃，量化策略有广阔应用前景。截至 2023 年 9 月，存量可转债数量已超过 500 只，可转债余额也突破 8000 亿，市场成交额 20 日移动平均超过 500 亿。 ➢ 可转债传统投资策略有衰减迹象。双低策略通过投资双低指标较低的转债，寻找相对正股偏低估并且价格不高的可转债进行投资。双低策略历史上绝对收益和超额收益显著，但自 2022 年以来整体超额收益逐渐衰减，策略有失效迹象。隐波策略寻找转债期权价值相对于理论价值偏低的转债进行投资，本质也是利用转债的估值。隐波策略历史表现出色但近年来超额收益也有衰减迹象。 ➢ 将深度学习应用于可转债投资，策略收益得到显著提升。针对可转债传统投资策略近年来超额收益逐渐衰减的问题，利用深度神经网络，学习可转债复杂的非线性的市场定价逻辑，构建新的投资策略。门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)是一种改进的 RNN 架构，旨在解决传统 RNN 中的梯度消失问题，并在计算效率上有一定优势。仅考虑量价的 GRU 模型分组回测效果欠佳，将可转债特有的时序因子引入到 GRU 模型中，并且将转债截面属性因子与 GRU 模型输出拼接后预测未来收益，模型表现提升显著。 ➢ 利用深度学习因子可进行可转债日频多头组合构建。基于深度学习因子构建全市场 TOP30 可转债投资组合，组合自 2021 年初至 2023 年 9 月 22 日，扣费后（买入卖出各 1‰）年化绝对收益 24.1%，最大回撤-11.4%，相对于中证转债指数年化超额收益为 21.1%，年化单边换手率为 1365.5%；在平衡和偏债转债中构建的 TOP30 组合同期年化收益虽有所下降，为 22.9%，但夏普比率达到2.49，最大回撤提升至-8.8%，年化单边换手率为 1367.6%。 ➢ 在固收+中融入可转债深度学习策略提升组合风险收益比。可转债兼具股性与债性，现已成为类固收+基金的重要投资标的。2023 年基金中报显示，混合债券型一级、二级基金持有的可转债占基金净值比分别为 8.4%和 15.2%，可转债成为绝对收益策略的重要投资标的。利用纯债与转债构建低风险固收+组合。纯债转债 8 比 2 的配比兼顾绝对收益与回撤风险。8 比 2 的固收+组合自 2021 年至 2023 年 9 月 22 日，年化绝对收益为 7.05%，夏普比达到 3.64，最大回撤为-1.9%，卡玛比率为 3.79。2023 年年初至 9 月 22 日，绝对收益达到 4.13%，最大回撤仅为-0.5%。 ➢ 风险提示：量化模型基于历史数据，市场未来可能发生变化，策略模型有失效可能；计算过程中模型可能存在测算误差。 [Table_Author] 分析师 叶尔乐 执业证书： S0100522110002 邮箱： yeerle@mszq.com 研究助理 刘曦远 执业证书： S0100123010018 邮箱： liuxiyuan@mszq.com 相关研究 1.量化分析报告：九月社融预测：39309 亿元-2023/10/01 2.量化周报：胜率时钟转向乐观-2023/09/24 3.量化周报：耐心坚守，积极等待-2023/09/17 4.量化分析报告：打造主动配置全栈式驾舱体验：民生金工资产配置平台-2023/09/11 5.量化周报：景气度 L 型趋势延续-2023/09/10 量化专题报告 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 2 [ 目录 1 可转债简介 .............................................................................................................................................................. 3 1.1 可转债指标介绍 .................................................................................................................................................................................. 3 1.2 市场扩容，成交活跃 ......................................................................................................................................................................... 4 2 可转债传统策略收益有衰减迹象 ............................................................................................................................... 5 2.1 双低策略 .............................................................................................................................................................................................. 5 2.2 隐波策略 .............................................................................................................................................................................................. 6 3 可转债深度学习策略构建 ......................................................................................................................................... 8 3.1 可转债深度学习模型 .............................................................................................................................