可轉(zhuǎn)債指數(shù)構(gòu)建與因子選擇

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250014 轉(zhuǎn)債指數(shù)構(gòu)建 5 HYPERLINK l _TOC_250013 指數(shù)構(gòu)建背景 5 HYPERLINK l _TOC_250012 指數(shù)構(gòu)建方法及過程 5 HYPERLINK l _TOC_250011 不同風(fēng)格因子構(gòu)建的轉(zhuǎn)債指數(shù) 7 HYPERLINK l _TOC_250010 主流行業(yè)指數(shù) 7 HYPERLINK l _TOC_250009 風(fēng)格指數(shù) 11 HYPERLINK l _TOC_250008 因子選擇 17 HYPERLINK l _TOC_250007 正股因子 17 HYPERLINK l _TOC_250006 轉(zhuǎn)債

2、特有因子 19 HYPERLINK l _TOC_250005 因子分層回測 VS 風(fēng)格指數(shù) 21 HYPERLINK l _TOC_250004 因子輪動 22 HYPERLINK l _TOC_250003 劃分熊市與牛市 22 HYPERLINK l _TOC_250002 因子輪動 23 HYPERLINK l _TOC_250001 4.總結(jié) 26 HYPERLINK l _TOC_250000 風(fēng)險提示 27圖 目 錄圖 1：中證轉(zhuǎn)債指數(shù)與構(gòu)建指數(shù) 6圖 2：誤差分析 7圖 3：行業(yè)可轉(zhuǎn)債存量（只） 7圖 4：行業(yè)聚類 8圖 5：工業(yè)行業(yè)指數(shù) 9圖 6：材料行業(yè)指數(shù) 9圖 7：信息

3、技術(shù)行業(yè)指數(shù) 9圖 8：消費(fèi)類行業(yè)指數(shù) 10圖 9：醫(yī)療保健行業(yè)指數(shù) 10圖 10：金融行業(yè)指數(shù) 10圖 11：能源類行業(yè)指數(shù) 11圖 12：PE-TTM 回測 11圖 13：BP 回測 12圖 14：規(guī)模凈利潤增長率回測 12圖 15：凈資產(chǎn)收益率（TTM）回測 12圖 16：資金流量指標(biāo)回測 13圖 17：一致預(yù)測每股收益（FY1）變化率-6M 回測 13圖 18：個股與市場相關(guān)系數(shù)回測 13圖 19：轉(zhuǎn)股溢價率回測 14圖 20：隱含波動率回測 14圖 21：轉(zhuǎn)換價值回測 14圖 22：轉(zhuǎn)換價值與轉(zhuǎn)債收盤價之差回測 15圖 23：正股價與轉(zhuǎn)股價之差回測 15圖 24：YTM 回測 15圖

4、 25：純債溢價率回測 16圖 26：換手率（5 日）回測 16圖 27：發(fā)行規(guī)模回測 16圖 28：BP Return By Quantile(1D Period) 17圖 29：BP 20D Period IC 17圖 30：凈資產(chǎn)收益率 Return By Quantile(1D Period) 18圖 31：凈資產(chǎn)收益率 20D Period IC 18圖 32：資金流量指標(biāo) Return By Quantile(1D Period) 18圖 33：資金流量指標(biāo) 20D Period IC 18圖 34：盈利預(yù)期 Return By Quantile(1D Period) 18圖 35

5、：盈利預(yù)期 20D Period IC 18圖 36：個股與市場相關(guān)系數(shù) Return By Quantile(1D Period) 19圖 37：個股與市場相關(guān)系數(shù) 20D Period IC 19圖 38：轉(zhuǎn)股溢價率 Return By Quantile(1D Period) 19圖 39：轉(zhuǎn)股溢價率 20D Period IC 19圖 40：YTM Return By Quantile(1D Period) 20圖 41：YTM 20D Period IC 20圖 42：轉(zhuǎn)換平價 Return By Quantile(1D Period) 20圖 43：轉(zhuǎn)換平價 20D Period I

6、C 20圖 44：轉(zhuǎn)換價值與全價之差 Return By Quantile(1D Period) 20圖 45：轉(zhuǎn)換價值與全價之差 20D Period IC 20圖 46：5 日滾動換手率 Return By Quantile(1D Period) 21圖 47：市場狀態(tài)劃分 22圖 48：轉(zhuǎn)股溢價率（低組） 24圖 49：隱含波動率（高組） 24圖 50：換手率（5 日）（高組） 24圖 51：發(fā)行規(guī)模（低組） 24圖 52：PE-TTM（高組） 24圖 53：BP（低組） 24圖 54：凈資產(chǎn)收益率（TTM）fa_roenp_ttm(高組) 25圖 55：轉(zhuǎn)換價值與轉(zhuǎn)債收盤價之差（高組）

7、 25圖 56：YTM（低組） 25圖 57：正股價與轉(zhuǎn)股價之差（高組） 25圖 58：純債溢價率（高組） 25圖 59：正股價與轉(zhuǎn)股價之差（高組） 25圖 60：資金流量指標(biāo)（高組） 26圖 61：個股與市場相關(guān)系數(shù)（低組） 26表 目 錄表 1：正股因子 IC 測試結(jié)果 17表 2：轉(zhuǎn)債因子 IC 測試結(jié)果 19表 3：市場狀態(tài)劃分方法 22本篇專題的研究目的為：第一，構(gòu)建不同風(fēng)格下的轉(zhuǎn)債指數(shù)跟蹤轉(zhuǎn)債市場細(xì)分領(lǐng)域的情況，例如：行業(yè)指數(shù)、風(fēng)格指數(shù)。第二，由于單一因子在不同市場狀態(tài)下難以持續(xù)取得超額收益，所以對各時期市場下因子表現(xiàn)進(jìn)行分析，劃分出因子在熊市與牛市的不同表現(xiàn)，并利用此結(jié)果對后續(xù)輪

8、動策略進(jìn)行研究。轉(zhuǎn)債指數(shù)構(gòu)建指數(shù)構(gòu)建背景隨著轉(zhuǎn)債市場的擴(kuò)容以及上市標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)整，存量轉(zhuǎn)債數(shù)量逐漸增加。在權(quán)益市場的帶動下，轉(zhuǎn)債市場的活躍度大幅提升，市場的參與度越來越高。而目前轉(zhuǎn)債市場的主要參考指數(shù)只有中證轉(zhuǎn)債指數(shù)（000832.CSI）,單一指數(shù)一方面難以全面的反映市場；另一反面對于投資者而言缺少分析工具，難以更細(xì)致的對市場進(jìn)行分析，所以構(gòu)建不同類型的指數(shù)對于細(xì)化市場起到非常重要的作用。指數(shù)構(gòu)建方法及過程目前中證指數(shù)公司在指數(shù)計算過程中，指數(shù)的臨時調(diào)整處理較為復(fù)雜。尤其是對調(diào)整市值的計算，要涉及除權(quán)、除息、利息再投資、新券上市、老券摘牌以及臨時停牌等各種細(xì)節(jié)問題，需要專人每天進(jìn)行更新、維護(hù)。這

9、些細(xì)節(jié)問題很難通過代碼的形式模擬實(shí)現(xiàn)、因此我們選擇一種較為簡單的近似算法來來簡化指數(shù)的編制過程。第一步：基期選擇，由于在 2017 年市場大規(guī)模擴(kuò)容，轉(zhuǎn)債市場有了明顯的變化，因此我們將 2017 年 1 月 1 日作為各個指數(shù)的起始日基點(diǎn)為 100.0。第二步：價格選擇，選取債券全價作為價格基礎(chǔ)是基于以下兩點(diǎn)考慮，一方面為數(shù)據(jù)易獲取性，交易所每日收盤都會公布全價。另一方面是全價為調(diào)整后的價格，具有連續(xù)性、一致性。第三步：樣本券篩選近 5 個交易日內(nèi)個券最小成交額不低于 70 萬元;當(dāng)期轉(zhuǎn)債余額不低于 3000 萬元;第四步：指數(shù)計算遞推法的公式：根據(jù)此公式,我們可以得出當(dāng)前的指數(shù)等于前面所有時

10、期市值之比的累乘。這里值得注意的是，在利用篩選出的債券運(yùn)算時，必須保證本期所篩選出的債券上一期中樣本債券同樣存在，也就是說剔除本期新發(fā)行但滿足要求的可轉(zhuǎn)債，這樣才能保證除數(shù)與被除數(shù)的量綱相同，使得市值相除調(diào)整有意義。驗(yàn)證遞推法的有效性：由于我們從 2017 年 01 月 01 日作為基準(zhǔn)日來構(gòu)建各類指數(shù)，同樣我們將轉(zhuǎn)債指數(shù)的基準(zhǔn)日調(diào)整到 2017 年 01 月 01 日，2017 年 01 月 03 日當(dāng)天全價為 284.1168，對指數(shù)時間序列個時序點(diǎn)除 284.1168，基點(diǎn)調(diào)整為 100.0，并不影響個時序點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性與倍數(shù)關(guān)系。根據(jù)前三步的標(biāo)準(zhǔn)利用遞推法構(gòu)建的指數(shù)與中證轉(zhuǎn)債指數(shù)結(jié)果進(jìn)

11、行對比，從結(jié)果來看我們近似構(gòu)建的指數(shù)與中證轉(zhuǎn)債指數(shù)的走勢數(shù)值基本一致。圖 1：中證轉(zhuǎn)債指數(shù)與構(gòu)建指數(shù)資料來源：Wind，渤海證券研究所構(gòu)建的指數(shù)與中證轉(zhuǎn)債指數(shù)的誤差保持在 8%以內(nèi)，隨時間增長，誤差會有所增大，但均在可接受范圍之內(nèi)，并且后續(xù)在一段時間后做基期的調(diào)整，將誤差保持在可接受的范圍之內(nèi)。圖 2：誤差分析資料來源：Wind，渤海證券研究所不同風(fēng)格因子構(gòu)建的轉(zhuǎn)債指數(shù)在權(quán)益市場中，中證指數(shù)公司構(gòu)建了規(guī)模指數(shù)、行業(yè)指數(shù)、風(fēng)格指數(shù)、主題指數(shù)等多種指數(shù)。目前，可轉(zhuǎn)債市場擴(kuò)容后，轉(zhuǎn)債數(shù)量眾多，通過借鑒中證指數(shù)公司的思路方法、構(gòu)建了不同風(fēng)格、多種分類的指數(shù)。主流行業(yè)指數(shù)通過劃分行業(yè)，雖然可轉(zhuǎn)債擴(kuò)容，但

12、部分行業(yè)的債券存量仍相對有限。而樣本代表性對于轉(zhuǎn)債指數(shù)重要性顯而易見。通常每一期的樣本量最好應(yīng)不小于 10 支個券，否則指數(shù)值的意義將會縮水。因此我們只選取轉(zhuǎn)債中發(fā)債較為密集的行業(yè)作為主流行業(yè)。將該行業(yè)中轉(zhuǎn)債余額、成交額滿足要求的債券加入樣本池，進(jìn)行分析。對于債券存量較少的行業(yè)我們依據(jù)行業(yè)的相關(guān)性進(jìn)行合并。圖 3：行業(yè)可轉(zhuǎn)債存量（只）資料來源：Wind，渤海證券研究所由于部分行業(yè)存量可轉(zhuǎn)債數(shù)量較少，比如醫(yī)療、日常消費(fèi)、金融、能源等，因此我們利用聚類的方式將相似的行業(yè)合并。這里聚類的方法并不是我們研究的重點(diǎn)，因此只做簡單的介紹。我們采用的近鄰傳播聚類算法進(jìn)行行業(yè)聚類， 近鄰傳播聚類算法（ Aff

13、inity Propagation, AP)是 2007 年在Science 雜志上提出的一種新的聚類算法，它根據(jù) N 個數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度進(jìn)行聚類，這些相似度可以是對稱的，即兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)相互之間的相似度一樣（如歐式距離），也可以是不對稱的，即兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)相互之間的相似度不等，這些相似度組成N*N 的相似度矩陣 S。利用近鄰傳播聚類算法，我們通過matplotlib.plot 繪制行業(yè)之間的關(guān)系圖。圖 4：行業(yè)聚類資料來源：Wind，渤海證券研究所根據(jù)行業(yè)中轉(zhuǎn)債數(shù)量以及聚類關(guān)系中我們發(fā)現(xiàn)公用事業(yè)、房地產(chǎn)、能源具有較高的相似度。另一方面，由于公用事業(yè)和能源企業(yè)的主營業(yè)務(wù)多為煤炭、電力等，因此將公用事

14、業(yè)以及能源行業(yè)合并為能源類行業(yè)，使能源類行業(yè)存量債券數(shù)量大于 10 只。由于房地產(chǎn)行業(yè)近期轉(zhuǎn)債存量為 0，且歷史存量為各行業(yè)最低，所以我們剔除房地產(chǎn)行業(yè)。另外，由于日常消費(fèi)行業(yè)主營業(yè)務(wù)為食品、酒水類，可選消費(fèi)主營業(yè)務(wù)為日用品等，均為民生行業(yè)，所以將日常消費(fèi)與可選消費(fèi)合并為消費(fèi)類行業(yè)。通過整合，我們得出 7 個行業(yè)指數(shù)，分別為工業(yè)、材料、信息技術(shù)、消費(fèi)類、醫(yī)療保健、金融、能源類。我們不難看出醫(yī)療保健行業(yè)指數(shù)達(dá)到 160 點(diǎn)，在今年表現(xiàn)較好。信息技術(shù)、消費(fèi)行業(yè)整體趨勢上升，工業(yè)、材料、金融行業(yè)指數(shù)表現(xiàn)較為一般，符合當(dāng)下基本面情況，分行業(yè)指數(shù)可做為對可轉(zhuǎn)債市場不同行業(yè)情況的參考依據(jù)。圖 5：工業(yè)行業(yè)

15、指數(shù)資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 6：材料行業(yè)指數(shù)資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 7：信息技術(shù)行業(yè)指數(shù)資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 8：消費(fèi)類行業(yè)指數(shù)資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 9：醫(yī)療保健行業(yè)指數(shù)資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 10：金融行業(yè)指數(shù)資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 11：能源類行業(yè)指數(shù)資料來源：Wind，渤海證券研究所風(fēng)格指數(shù)風(fēng)格指數(shù)的分類基于選股因子的風(fēng)格指數(shù)、可轉(zhuǎn)債專屬因子的風(fēng)格指數(shù)。其中，選股因子選取股票大類因子中常見的估值因子、財務(wù)因子、盈利預(yù)期因子、技術(shù)類因子?？赊D(zhuǎn)債專屬因子中則選取轉(zhuǎn)股溢價率、隱含波動率、純債溢價率等轉(zhuǎn)債特有

16、因子做指標(biāo)進(jìn)行回測。1）根據(jù)高低組風(fēng)格指數(shù)的分離情況，我們可對因子的有效性做出初步判斷。2）通過風(fēng)格指數(shù)滿足投資者對不同風(fēng)格個券的觀察需要。3）后文會對因子有效性做深入研究并呈現(xiàn)其分層回測結(jié)果供投資者取舍。根據(jù)風(fēng)格指數(shù)構(gòu)建結(jié)果，我們初步判斷出以下因子可能具有較好的個券篩選效果。正股類因子：BP、資金流量指標(biāo)(量價）、個股與市場相關(guān)系數(shù)（風(fēng)險因子）轉(zhuǎn)債類因子：換手率（5 日）、轉(zhuǎn)換價值、YTM、轉(zhuǎn)換價值與轉(zhuǎn)債收盤價之差。圖 12：PE-TTM 回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 13：BP 回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 14：規(guī)模凈利潤增長率回測資料來源：Wind，渤海證券研究

17、所圖 15：凈資產(chǎn)收益率（TTM）回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 16：資金流量指標(biāo)回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 17：一致預(yù)測每股收益（FY1）變化率-6M 回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 18：個股與市場相關(guān)系數(shù)回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 19：轉(zhuǎn)股溢價率回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 20：隱含波動率回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 21：轉(zhuǎn)換價值回測圖 22：轉(zhuǎn)換價值與轉(zhuǎn)債收盤價之差回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 23：正股價與轉(zhuǎn)股價之差回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 24：YTM 回測圖 25：純債溢

18、價率回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 26：換手率（5 日）回測資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 27：發(fā)行規(guī)?；販y資料來源：Wind，渤海證券研究所因子選擇正股因子為了方便后文與風(fēng)格指數(shù)進(jìn)行對比，我們采取與指數(shù)構(gòu)建相同的設(shè)定基期選擇：將 2017 年 1 月 1 日作為各個指數(shù)的起始日，基點(diǎn)為 100.0。樣本券篩選：近 5 個交易日內(nèi)個券最小成交額不低于 70 萬元; 當(dāng)期轉(zhuǎn)債余額不低于 3000 萬元。表 1：正股因子 IC 測試結(jié)果BP凈資產(chǎn)收益率資金流量盈利預(yù)期個股與市場相關(guān)系數(shù)1D20D1D20D1D20D1D20D1D20DIC Mean0.0010-0.00900.

19、01300.0710-0.00300.02000.00800.02600.0030-0.0150IC Std.0.20200.23300.18900.23600.16700.17000.18300.20500.19200.2120IR0.00500.03860.06880.30080.01800.11760.04370.12680.01560.0708P-value(IC)0.89300.23600.04700.00000.57300.00000.17400.00000.66500.0340資料來源：渤海證券圖 28：BP Return By Quantile(1D Period)圖 29：B

20、P 20D Period IC 資料來源：Wind，渤海證券研究所資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 30：凈資產(chǎn)收益率 Return By Quantile(1D Period)圖 31：凈資產(chǎn)收益率 20D Period IC資料來源：Wind，渤海證券研究所資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 32：資金流量指標(biāo) Return By Quantile(1D Period)圖 33：資金流量指標(biāo) 20D Period IC資料來源：Wind，渤海證券研究所資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 34：盈利預(yù)期 Return By Quantile(1D Period)圖 35：盈利預(yù)期 2

21、0D Period IC 圖 36：個股與市場相關(guān)系數(shù) Return By Quantile(1D Period)圖 37：個股與市場相關(guān)系數(shù) 20D Period IC 資料來源：Wind，渤海證券研究所資料來源：Wind，渤海證券研究所轉(zhuǎn)債特有因子表 2：轉(zhuǎn)債因子 IC 測試結(jié)果轉(zhuǎn)股溢價率YTM轉(zhuǎn)換價值轉(zhuǎn)換價值與全價之差5 日滾動換手率1D20D1D20D1D20D1D20D1D20DIC Mean-0.0120-0.07000.03100.1090-0.0080-0.01100.01600.0810-0.0060-0.0340IC Std.0.24400.25100.27400.2800

22、0.26600.26900.24000.24700.28100.2470IR0.04920.27890.11310.38930.03010.04090.06670.32790.02140.1377P-value(IC)0.15300.00000.00100.00000.35200.20200.04800.00000.51500.0000資料來源：渤海證券圖 38：轉(zhuǎn)股溢價率 Return By Quantile(1D Period)圖 39：轉(zhuǎn)股溢價率 20D Period IC圖 40：YTM Return By Quantile(1D Period)圖 41：YTM 20D Period

23、IC資料來源：Wind，渤海證券研究所資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 42：轉(zhuǎn)換平價 Return By Quantile(1D Period)圖 43：轉(zhuǎn)換平價 20D Period IC資料來源：Wind，渤海證券研究所資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 44：轉(zhuǎn)換價值與全價之差 Return By Quantile(1D Period)圖 45：轉(zhuǎn)換價值與全價之差 20D Period IC圖 46：5 日滾動換手率 Return By Quantile(1D Period)資料來源：Wind，渤海證券研究所因子分層回測 VS 風(fēng)格指數(shù)通過對比，我們得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：第一，兩者是

24、同一種過程的不同表現(xiàn)形式。無論是編制轉(zhuǎn)債指數(shù)還是進(jìn)行策略回測，其最終目的都是通過指數(shù)或凈值結(jié)果反映相應(yīng)個券群體的價格變化、借此尋找更有價值的“Beta”，實(shí)現(xiàn)更簡便的投資。第二，因子分層回測的結(jié)果與轉(zhuǎn)債指數(shù)結(jié)果并不完全一致。由于劃分標(biāo)準(zhǔn)不同，因子分層回測時將樣本空間分成五組，第一組為 0%-25%，第五組為 75%-100%。而轉(zhuǎn)債中高組的劃分標(biāo)準(zhǔn)為 70%-100% 低組為 0-30%并不完全一致。導(dǎo)致資產(chǎn)組合中存在表現(xiàn)突出的個券對回測結(jié)果產(chǎn)生影響，但總體上看分層回測與不同風(fēng)格轉(zhuǎn)債指數(shù)所表現(xiàn)的結(jié)果大體一致。第三，在 IC 分析圖中我們發(fā)現(xiàn)部分因子存在明顯的趨勢性，例如：正股因子中的凈資產(chǎn)收益

25、率 2017 年 1 月至 2018 年 6 月的 IC 值較高，2018 年 6 月至 2019 年 6 月的 IC 值為負(fù)，2019 年 6 月至今的 IC 又重新變回正值，這三個時期大體對應(yīng)熊市與牛市的階段。因此我們可以看出在不同階段，因子可能會有不同的表現(xiàn)。在第三部分我們將具體探究因子與市場狀態(tài)的關(guān)系。因子輪動國內(nèi)市場因子的表現(xiàn)具有典型的周期性，在某些階段表現(xiàn)突出，在某些階段就差強(qiáng)人意。本部分將從市場環(huán)境的角度，探究因子的牛市和熊市特征。2017 年之后，股票市場的風(fēng)格出現(xiàn)轉(zhuǎn)換。市值因子、反轉(zhuǎn)因子、估值因子等多個強(qiáng)勢因子有效性大幅降低，而其中以 ROE 為代表的盈利風(fēng)格因子一改頹勢，表

26、現(xiàn)良好，這種現(xiàn)象是否在可轉(zhuǎn)債市場中仍然存在是我們本章研究的問題。另外，哪些因子在牛市具有進(jìn)攻性，哪些因子在熊市具有防御性，從而幫助投資者更好地進(jìn)行因子選擇和配置。劃分熊市與牛市為了研究不同狀態(tài)下因子的表現(xiàn)，除了構(gòu)造因子指數(shù)外，還需要清晰定義市場狀態(tài)，本文通過借鑒 Garg et a（l 2019）的方法劃分市場狀態(tài)。據(jù) Garg et al.(2019)，市場短期和長期信號是否一致能幫助區(qū)分趨勢或轉(zhuǎn)折點(diǎn)。當(dāng)兩者信號不一致，市場可能會進(jìn)入轉(zhuǎn)折點(diǎn)；當(dāng)兩者信號一致，意味著市場可能是一個順暢的趨勢行情。基于此邏輯，他們定義了四種市場狀態(tài)：表 3：市場狀態(tài)劃分方法狀態(tài)判斷依據(jù)牛市（Up)調(diào)整（Corre

27、ction)熊市（Down）熊轉(zhuǎn)牛（Rebound)資料來源：渤海證券最近 1 個月收益率大于 0，且最近 12 個月收益率大于 0最近 1 個月收益率小于 0，且最近 12 個月收益率大于 0最近 1 個月收益率小于 0，且最近 12 個月收益率小于 0最近 1 個月收益率大于 0，且最近 12 個月收益率小于 0根據(jù)上述方法我們繪制出了不同時期對應(yīng)的市場狀態(tài)，為了更直觀的表現(xiàn)出來，紅色代表牛市，藍(lán)色代表調(diào)整，橘色代表回彈，綠色代表熊市。圖 47：市場狀態(tài)劃分資料來源：Wind，渤海證券研究所因子輪動因子在不同市場中表現(xiàn)可能不同，我們統(tǒng)計轉(zhuǎn)債因子、正股因子在這 4 種信號中的表現(xiàn)，并根據(jù)統(tǒng)計

28、結(jié)果判定當(dāng)出現(xiàn)以上不同信號時采用何種因子。不同市場采用不同的因子，即為因子輪動策略。本文只是闡述策略思想即因子選擇，不做策略的展示。從圖 47 中我們不難看出：通過 Garg et al（2019）方法劃分出得市場狀態(tài)與中證轉(zhuǎn)債指數(shù)價格走勢基本保持一致，指數(shù)上升階段一般為牛市（紅色），上升后指數(shù)的震蕩一般為調(diào)整（藍(lán)色），指數(shù)持續(xù)下行一般為熊市（綠色）。市場的狀態(tài)的改變多為完整、連續(xù)的周期性過程，一個完整的周期會經(jīng)歷牛市-調(diào)整-熊市-回彈。從圖中我們發(fā)現(xiàn)四個狀態(tài)相對連續(xù)，不會從牛市突然轉(zhuǎn)為熊市，因此，我們可以結(jié)合此特點(diǎn)找出在市場轉(zhuǎn)變前后因子表現(xiàn)較為一致的因子。在牛市和調(diào)整階段，轉(zhuǎn)股溢價率、隱含波

29、動率、換手率、轉(zhuǎn)換價值與轉(zhuǎn)債收盤價之差在這兩個階段均表現(xiàn)出較好的收益率。熊市和回彈階段，資金流量指標(biāo)、BP 因子均表現(xiàn)良好。輪動策略：市場信號為牛市和調(diào)整階段，應(yīng)關(guān)注轉(zhuǎn)股溢價率較小、轉(zhuǎn)換價值與轉(zhuǎn)債收盤價之差較大的個券；市場信號為熊市和回彈階段，應(yīng)關(guān)注 BP 較低、資金流量指標(biāo)較高的個券。圖 48：轉(zhuǎn)股溢價率（低組）圖 49：隱含波動率（高組）資料來源：Wind，渤海證券研究所資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 50：換手率（5 日）（高組）圖 51：發(fā)行規(guī)模（低組）資料來源：Wind，渤海證券研究所資料來源：Wind，渤海證券研究所圖 52：PE-TTM（高組）圖 53：BP（低組）圖 54：凈資產(chǎn)收益率（TTM）