一种简单粗暴的可转债筛选方式

截止2022年12月16日收盘，共有466只上市交易的转债，随着可转债数量的增加，挑选出好的转债将会变得不太容易。随着参与人数的变多，市场定价也会更趋合理，想要一眼就发现低估品种不太现实。集思录提供了不错各种指标供大家筛选。如果想更进一步，恐怕需要用量化的手段做一些筛选。所幸本人会一些编程，先抛砖引玉，和大家一起探讨。

由于市场上充斥了一些高价可转债，扰乱了可转债整体的估值和指标。我现在就用价格的4分位数（Python函数：quantile(0.75)），作为帅选指标，过滤出所有价格低于四分位价格的转债。

经过筛选之后，可转债数量为349，平均价格为115.3,中位数价格为115.99，中位数和平均数比较接近，整体价格分布更加接近于正态分布。

四分位价格:126.88300000000001
四分位价格以下数量:349

平均价格:115.3
中位数价格:115.99
平均溢价率：49.6%
中位数溢价率: 41.8%
平均税前收益: 0.0051%
中位数税前收益: 0.16%
平均双低:164.8
中位数双底：156.6

用 Pandas的Dataframe.describe() 可以一次获得多个统计指标



我再根据规模大小，把转债分为3组， 小市值（<5亿），中市值（>5亿，小于<10亿），大市值(>10亿）

小市值数量103个，中市值数量121个，大市值数量125，每组按照双底值从小到大排序。

小市值前15双低平均值:139.9
中市值前15双低平均值:130.1
大市值前15双低平均值:125.2

这样简单粗暴的筛选到45只转债，如果觉得这个太粗糙，可以把排名扩大一点，在过滤的转债中再研究一下。有的人偏爱小市值，也可以只在小市值里面选。

如果觉得4分位之外的转债会漏掉一下好的品种，可以用转股溢价率再过滤一下，由于都是高价转债，溢价率最好在10%一下，溢价率10%以上的高价转债基本上没啥价值。



链接：https://pan.baidu.com/s/1SYJ19MgZBJ1r8vc4nZQ4pg
提取码：p2vh