可转债轮动新策略-----增强型低价转债轮动

前段时间想了一个可转债轮动的策略：可转债轮动新策略----增强型双低轮动
后来又思考了一下，做了轻微修改，并回测了这个策略，结果看上去还是不错的，详细结果如下：

近期，可转债遭遇了一波回调，有不少可转债跌幅还比较大。看了一下跌幅居前的多数是一些低价可转债。这和2013年债券市场有点相似，开始的时候没有违约的，闭着眼睛买年华收益率高的，最多摊个大饼分散一下仓位就行，按期轮动；后来违约出来了这样的做法就不行了。现在可转债也类似，出现违约情况了，以前比较选取低价转债，或者流行的双低策略，即选价格低，溢价率低的可转债联动就不一定适用了，因为价格低的可转债也很有可能存在违约风险。这里有一个可转债轮动新策略，目的是精选标的转债，减少疑似违约标的大幅下跌的危险，在此基础上进行轮动。
具体策略是这样的，有一个指数叫做中证非银转债质量指数931571，它的编制方式是：
（1）在样本空间中，剔除发行人净利润为负的债券；
（2）对剩余债券按照发行人营业收入增速由高到低排名，选取排名前70%的债券作为待选样本；
（3）在上述待选样本中，按照发行人ROE与市净率的比值由高到低排名，选取排名前50%的债券作为指数样本。
我们在这个指数样本里面选择可转债标的。之所以选择这个指数，首先，从上述编制方式可以知道，该指数的样本的营业收入，ROE和市净率都是在转债中较为优秀的，所以从这些财务指标上就可以规避转债违约的风险；一旦买入后财务数据恶化，那么该标的将会从指数样本中剔除，那么我们也可以相应的规避；第二是非银标的的话在市场遭遇大幅回调时，更可能会获得金融机构的买入，因此可以减少大幅下跌的风险。从交易所网站上，我们可以下载获得当前中证非银转债质量指数931571的所有样本的excel表格，可以看到，目前选出来的样板有近150个。
因为从财务数据上可以避免违约风险，因此我们选取样本中年化收益率最高的10个可转债建仓，也可以根据需要选取更多的转债个数，比如20个；建仓后进行轮动，轮动规则是：
1 这个指数每月初更新一次，每次更新后我们根据更新结果进行调仓，如果有持仓标的被剔除出指数，我们就卖出该标的，同时再根据年化收益率排名，买入排在最前的，不在持仓中的标的。
2 如果持仓标的到期，那到期日前卖出标的，同时再根据年化收益率排名，买入排在最前的，不在持仓中的标的。
接下来我们对该策略进行回测。
一 简单持有回测
首先我们看一下，如果不进行轮动，就是卖出后简单持有到现在，表现如何，见下图：


• 收益率的平均值：5.47%
• 收益率的中位数：-0.85%
• 收益率的标准差：12.80%
• 收益率的最小值：-7.75%
• 收益率的最大值：46.74%
可以看到，
• 总体上持有时间越长，越可能盈利
• 大部分的时候是可以盈利的，但也有少数时候会亏损
• 所有的亏损幅度都不大，在10%以内，盈利则更多一些，因此收益的平均值在5.47%
二 轮动回测
下面我们看一下如果从2020-09-07开始轮动一直到现在的回测结果，如果不考虑当前持有的转债，因为这些转债都还没有达到卖出条件，结果如下：
初始日期：2020-09-07
最新日期：2024-07-08
持有年数：3.84
初始投入：1042.914
总收益不含当前持仓：439.0760000000001
总收益率不含当前持仓：42.10%
年化收益率不含当前持仓：10.98%
如果同时考虑当前的持仓，结果如下：
总收益含当前持仓：401.5970000000001
总收益率含当前持仓：38.51%
年化收益率含当前持仓：10.04%


可以看到，年华收益大致在10%左右，开始略有回撤后，收益率随时间时间一直增长。下面是和集思录可转债指数在同期走势的比较，可以看到，和集思录可转债等权指数相比，轮动策略是有明显的超额收益的。



考虑到可能有择时因素，我们可以看一下在前面简单持有回测中，亏损排名前面的几个时期，回测一下从那时轮动到现在的结果，为简化期间，均不考虑当前持仓，另外，2024年至今因为时间太短，轮动没有生效，即至今还没有换仓行为发生，因此不计在内，其他结果如下：
初始日期： 简单持有收益率 轮动收益率
2022-05-31 -7.75% 6.92%
2022-08-01 -3.95% 3.34%
2023-04-13 -4.80% -1.29%
2023-07-28 -5.91% -2.12%
2023-09-01 -5.07% -1.44%

从上面的结果可以看出，进行轮动的结果明显优于简单持有，收益率和轮动时间成正比。
最后我们对2020-09-07按照策略轮动到现在，所有交易过的单个可转债进行分析：
共有 49 条记录。
转债代码有 47 个不同的值，其中 sh110064 出现了 2 次，为出现频率最高的代码。
买入价的平均值为 104.85，标准差为 4.56，最小值为 91.50，最大值为 114.09。
卖出价的平均值为 113.05，标准差为 23.71，最小值为 72.97，最大值为 227.44。
收益的平均值为 8.20，标准差为 22.65，最小值为 -27.71，最大值为 124.19。
收益的分布情况如下：
收益的描述性统计:
平均收益: 8.20
标准差: 22.65
最小值: -27.71
25% 分位数: -2.41
中位数 (50% 分位数): 3.10
75% 分位数: 10.11
最大值: 124.19
收益的频数分布:
有 49 个不同的收益值。
收益从 -27.71 到 124.19 不等，每个值在数据集中都出现了一次，除了有两个收益值是重复的。
正收益和负收益的统计:
正收益的总额: 494.20
正收益的平均值: 15.94
负收益的总额: -92.60
负收益的平均值: -5.14
从这些数据可以看出，虽然大部分的收益是正的（平均值为正），但也有少数情况下亏损较大（例如最小值为 -27.71）。正收益的总额相对较高，表明整体投资表现是盈利的，但个别投资出现了显著的亏损。
下面是正收益和负收益的分布分析：
正收益分布：
大部分的正收益集中在较小的数值范围内，显示了频繁的小额盈利。
有一些异常值显示了较大的盈利，但这些情况相对较少。
负收益分布：
负收益的分布较为均匀，显示了在不同亏损程度下都有发生。
没有明显的异常大亏损值，大多数亏损保持在较小的范围内。
这些分布情况说明了投资组合中包含了若干能够稳定产生小额盈利的债券，同时也存在一些可能导致亏损的情况，尽管这些亏损通常不大。


在所有的交易中，最高获利为sh113528，明显高于其他所有转债，我们假设它为一个异常值，是偶然发生的不可复制，下面是收益分布图：




从图中可以看出，去除最大异常值后，收益分布变得更加紧凑和对称，主要集中于正值区域，负收益的情况相对较少。这个分布更真实地反映了投资组合的日常表现，没有受到极端值的影响。
去除异常值后，收益的分布如下：
• 收益从 -27.71 到 61.10 不等。
• 每个不同的收益值在数据集中都出现了一次，除了一个重复的值。
• 分布显示了从较小的负收益到较大的正收益的均匀分布。
• 收益的中位数是 2.77，平均数是 5.78。
仍然是盈利的，可见该策略可以获得稳定的盈利。
三 策略优化
这个策略还可能存在进一步优化的空间。例如对获益最多的几笔交易，我们可以看到基本还是因为它们被剔除出指数而被卖出，但往往后面还到过更高的价格，例如113528长城转债，因为指数调整，在2021-10-08以227.44的价格卖出，而实际在之后的2021-11-30，达到过最高价格303.38；其他也有几个高收益可转债有类似的情况，所以也可能分析其中的逻辑对高价股性可转债采取不同的卖出方式，而进一步优化策略……