1、 国海证券研究所 请务必阅读正文后免责条款部分 20222022 年年 0606 月月 1818 日日 深度研究 深度研究 金融工程金融工程研究研究 研究所 证券分析师： 杨仁文 S0350521120001 证券分析师： 熊晓湛 S0350521110004 021-61981326 联系人 ： 李杨 S0350121090070 Table_TitleTable_Title 收益与风险的平衡：系统刻画转债中观特征 收益与风险的平衡：系统刻画转债中观特征 可转债系列研究（四）可转债系列研究（四） 相关报告 可转债系列研究（一） ： 可转债经典策略的分析与重构 *李永磊，熊晓湛2021-12-
2、02 可转债系列研究（二） ：转债投资的三个焦点：动量、景气度和信用 *杨仁文，熊晓湛2022-02-16 可转债系列研究（三） ：可转债首日定价：深度解析及投资机会 *杨仁文，熊晓湛2022-04-13 投资要点： 投资要点： 系统刻画转债中观特征系统刻画转债中观特征 转债的研究多集中于宏观和微观层面，而对于中观的探讨十分缺乏。本文构建转债市场的中观研究框架，这套框架可以捕捉定价转债价格波动的核心变量，通过对转债实诚风险的拆解，让我们更有效地去把握市场的一系列共性因素。 模型构建：定价转债价格波动的核心变量模型构建：定价转债价格波动的核心变量 模型构建分位两个层次： 在正股端， 我们引入中成
3、长、 价值、 动量和 Beta这四个因子，用来刻画正股端属性对转债涨跌的影响同时为充分体现和解释转债市场的一些特殊风格，我们还加入了多个转债端的指标。其中有四个基础指标，余额、换手、评级、平价，另外我们还加入一个估值指标：风向标错估价格因子。 这九个因子的纯因子收益表现可以解释大部分转债的收益特征。 从中观研究到收益归因从中观研究到收益归因 通过风格因子和行业因子的纯因子收益表现，我们可以对转债组合收益更精确的归因分析，这能帮助我们更深入的理解转债策略的 Beta 端收益和风险结构。 Beta + Alpha 组合优化 Beta + Alpha 组合优化 通过对各类中观因子的风险拆解，可以帮助
4、我们做在投资组合层面做优化，在控制 Beta 端风险的情况下最优化 Alpha 端收益，从而在风险可控情况下稳健实现收益增厚。 风险提示 风险提示 转债与一般债券存在差异，投资转债有大幅回撤的可能； 本文所呈现策略均基于历史数据，如果未来市场出现变化，策略有失效的可能。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 2 内容目录 内容目录 1、 引文 . 5 2、 系统性构建转债的中观特征 . 6 2.1、 哪些因素定价了转债的涨跌 . 6 2.1.1、 转债端因子 . 7 2.1.2、 正股端因子 . 8 2.2、 如何获得纯因子收益 . 9 2.3、 纯因子
5、收益（转债端因子） . 10 2.4、 风向标因子收益分析 . 11 2.5、 其他转债类因子的纯因子收益分析 . 14 2.6、 正股因子的纯因子收益 . 18 2.7、 总结 . 19 3、 收益归因：策略的收益能否用风格来解释 . 19 3.1、 策略拆解：风向标低估策略 . 19 3.1.1、 风向标低估策略的风格暴露变化 . 20 3.1.2、 纯因子归因法 . 21 3.1.3、 转债中观综合收益拆解 . 24 3.2、 低估+动量策略收益拆解 . 25 3.3、 行业板块的纯因子收益 . 28 3.4、 转债基金的风格分析 . 33 4、 从等权到加权：从平衡风险收益角度构建组合
6、 . 35 4.1、 从风向标到风向标+ . 35 4.2、 优化模型 vs 原始模型 . 36 5、 风险提示 . 40 附录： . 41 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 3 图表目录 图表目录 图 1：宏观和微观依靠中观研究联接 . 5 图 2：转债的收益可拆解成三个 Beta + 特质收益 . 6 图 3：风向标因子：转债价格-模型价格（单位：元） . 7 图 4：纯因子收益率计算方法 . 9 图 5：纯因子收益（转债端因子/单位：元） . 10 图 6：风向标因子累积收益（单位：元） . 11 图 7：转债类因子纯因子累积收益 2020 年
7、末的表现（单位：元） . 11 图 8：转债类因子纯因子 2022 年以来累积收益（单位：元） . 12 图 9：5 月份风向标错估价格的变化（单位：元） . 13 图 10：卡倍转债和泰林转债都在 4 月-5 月大幅拉涨（单位：元） . 13 图 11：余额因子累积收益（单位：元） . 14 图 12：评级因子累积收益（单位：元） . 15 图 13：换手因子累积收益（单位：元） . 16 图 14：平价因子累积收益（单位：元） . 17 图 15：正股因子累积收益（单位：元） . 18 图 16：二次回归得到转债的模型价格（单位：元） . 19 图 17：最终持有的转债示意图（单位：元）
8、. 19 图 18：风向标低估策略表现（单位：元） . 20 图 19：风向标低估策略今年以来的超额收益（单位：元） . 20 图 20：历史平均因子暴露和近期的因子暴露对比（单位：点） . 20 图 21：近期风向标选债越来越偏向于大余额高评级（单位：点） . 20 图 22：纯因子归因法介绍 . 21 图 23：主要风格因子收益表现（单位：元） . 21 图 24：次要风格因子收益表现（单位：元） . 21 图 25：风向标、评级 vs 其它风格因子的因子表现（单位：元） . 22 图 26：主要风格因子收益情况（单位：元） . 22 图 27：次要风格因子收益情况（单位：元） . 22
9、图 28：今年以来风向标、评级 vs 以外风格因子的因子表现（单位：元） . 23 图 29：转债中观综合收益拆解 . 24 图 30：风向标低估策略行业与风格上收益（单位：元） . 24 图 31：今年以来行业和风格收益的贡献（单位：元） . 24 图 32：风向标因子暴露对比（单位：点） . 25 图 33：评级因子暴露对比（单位：点） . 25 图 34：平价因子暴露对比（单位：点） . 26 图 35：余额因子暴露对比（单位：点） . 26 图 36：风向标动量综合收益归因（单位：元） . 26 图 37：风向标策略收益归因（单位：元） . 26 图 38：风向标+评级以及以外的因子贡
10、献（风向标/单位：元） . 27 图 39：风向标+评级以及以外的因子贡献（风向标+动量/单位：元） . 27 图 40：四个行业板块的纯因子收益情况(单位：元） . 28 图 41：分板块策略的风向标估值因子暴露(单位：点） . 29 图 42：分板块风向标估值因子暴露的波动率(单位：点） . 29 图 43：消费板块的纯因子收益情况(单位：元） . 29 图 44：金融板块的纯因子收益情况(单位：元） . 30 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 4 图 45：成长板块的纯因子收益情况(单位：元） . 31 图 46：周期板块的纯因子收益情况(单位
11、：元） . 32 图 47：2022Q1 转债基金风格与基准对比(单位：点） . 33 图 48：最近 3 年转债基金主要风格因子的变化情况(单位：点） . 33 图 49：2022Q2 转债基金收益与综合因子（2022 年 Q1 季报）散点图 . 34 图 50：基金综合因子暴露和基金下一期收益的相关系数 . 34 图 51：“风向标+”策略思路 . 35 图 52：组合构建方法说明 . 35 图 53：Alpha 和 Beta 优化结构的说明 . 36 图 54：“风向标+”组合 vs 基准 1（Alpha 端优化/单位：元） . 37 图 55：“风向标+”组合 vs 基准 2（Beta
12、 端约束/单位：元） . 37 图 56：原始策略中观综合归因表现（单位：元） . 37 图 57：风向标+策略中观综合归因表现（单位：元） . 38 图 58：近一期风向标配置的板块 . 39 图 59：近一期“风向标+”策略配置的板块 . 39 表 1：转债端因子 . 7 表 2：正股端因子 . 8 表 3：转债端因子分年度收益 . 10 表 4：纯因子累积收益 2020 年末的分月收益 . 12 表 5：纯因子累积收益 2022 年以来的分月收益 . 13 表 6：余额因子分季度收益. 14 表 7：评级因子分季度收益. 15 表 8：换手因子分季度收益. 16 表 9：平价因子分季度收
13、益. 17 表 10：正股因子分年度收益 . 18 表 11：分年度因子的收益表现 . 19 表 12：风向标动量分年度收益 . 26 表 13：风向标策略分年度收益 . 27 表 14：季度纯因子收益情况表现 . 28 表 15：消费板块分年度纯因子收益 . 29 表 16：金融板块分年度纯因子收益 . 30 表 17：成长板块分年度纯因子收益 . 31 表 18：周期板块分年度纯因子收益 . 32 表 19：转债基金风格暴露(单位：点） . 33 表 20：超额收益的拆解：超额收益 - 风格和行业的贡献 - 风格中哪些因子有更重要的影响 . 34 表 21：优化后的组合策略和基准表现对比
14、. 37 表 22：原始策略中观综合归因分年度表现 . 38 表 23：风向标+策略中观综合归因分年度表现. 38 表 24：最新一期的策略持仓 . 41 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 5 1 1、 引文引文 市场上转债的研究偏向于宏观和微观层面， 宏观研究包括经济基本面研究、 转债市场择时研究，而微观研究包括选债研究、条款博弈研究。 宏观和微观的逻辑往往没法直接传导， 因此这两块研究相互分离， 无法构建有效的联系。 本文我们尝试构建这一联系， 我们会从中观视角出发提供一个新的研究思路。 图图 1 1：宏观和微观依靠中观研究联接宏观和微观依靠中观
15、研究联接 资料来源：国海证券研究所 转债市场上， 有一系列共性要素可以定价转债的波动， 这些要素对转债市场有很强的解释力。这些要素可以分为三个部分，它们包括转债端的因子、正股端的因子、行业端的因子。本文我们尝试构造一个模型，从繁杂的信息中剥离出对于转债收益产生影响的公共因子,然后运用这些公共因子进行归因分析和风险预测。 基于上述逻辑， 我们围绕转债市场构建中观风险模型， 它能帮助我们去理解在不同的时间点上， 什么因素驱动了转债的上涨或者下跌， 让我们更有效地去把握未来市场的共性要素。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 6 2 2、 系统性构建转债的中
16、观特征系统性构建转债的中观特征 2.12.1、 哪些因素定价了转债的涨跌哪些因素定价了转债的涨跌 我们将转债的收益拆分为 4 部分：正股因子贡献+转债因子贡献+行业贡献+特质贡献。 图图 2 2：转债的收益转债的收益可拆解成可拆解成三个三个 BetaBeta + + 特质收益特质收益 资料来源：国海证券研究所 我们通过三层 Beta 来刻画转债的收益和波动： 1. Beta 之一：正股因子 在正股，我们引入了成长、价值、动量和 Beta 这四个因子，用来刻画正股端属性对转债涨跌的影响。 2. Beta 之二：转债因子 为充分体现和解释转债市场的一些特殊风格， 我们加入了多个转债端的指标。 其中
17、有四个基础指标， 余额、 换手、 评级、 平价， 另外我们还加入转债的估值指标：风向标错估价格因子。 3. Beta 之三：行业因子 正股所在的不同行业也会对转债有较大影响， 相同行业的转债往往会同涨同跌结构，行业的特征也会同步影响转债的风险和收益。 一只转债的收益转债对应正股的属性会影响转债的涨跌，具体可拆分为成长、价值、动量和beta转债的Beta之一：正股因子转债的一些特质指标对转债的涨跌有很强的解释力度，具体可拆分为平价、估值、评级、余额和换手转债的Beta之二：转债因子转债对应正股所在的不同行业也会对转债收益有较大影响转债的Beta之三：行业因子不能被市场风险解释的收益项，被我们归为
18、特质收益转债的特质收益更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 7 4. Beta 不能解释的部分收益：特质收益 根据我们的研究发现， 上述三个 Beta 能解释大部分的转债价格波动， 除此之外，转债个券还有自己的特质价格波动，我们定义为特质收益。 2.1.12.1.1、 转债端因子转债端因子 表表 1 1：转债端因子：转债端因子 资料来源：Wind，国海证券研究所 转债端因子使用四个基础指标，余额、换手、评级、平价，和我们构造的一个估值指标：风向标错估价格因子。 转债余额和平价直接使用原始数据即可，换手我们使用转债的 20 日日均换手率数据。而对于评级，因
19、为不是数值指标，所以我们需要将评级转化为数值形式，我们将 AAA、AAA-、AA+、AA、AA-、A+转化为 1 6。 图图 3 3：风向标因子：风向标因子：转债价格：转债价格- -模型价格（单位：元）模型价格（单位：元） 资料来源：国海证券研究所 说明余额转债余额换手20日日均换手评级数值化处理，AAA记为1，AA+记为2，A+记为6估值风向标错估价格指标平价转债的转股价值因子转债端（5）更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 8 估值指标使用的是风向标错估价格因子， 具体来讲就是先通过二次曲线拟合得到转债价格和平价之间的关系，得到一个二次曲线定价模型，
20、再计算转债价格 模型价格得到估值因子，这个值越高代表转债越高估。 2.1.22.1.2、 正股端因子正股端因子 正股端因子我们采用引入权益市场对风险影响较大的四个因子，价值、成长、动量、Beta，它们反映了转债对应正股在相应风格上的暴露。 具体因子构造方法参见下表 表表 2 2：正股端因子：正股端因子 正股端因子（正股端因子（4 4） 一级因一级因子子 二级因二级因子子 描述描述 betabeta HBETA 股票收益率对市场收益率进行时间序列回归，取回归系数，回归时间窗口为 252 个交易日，半衰期 63 个交易日 价值价值 BTOP 将最近报告期的普通股账面价值除以当前市值 成长成长 EG
21、RLF 分析师预测的长期（2 年）利润增长率 EGRO 过去 5 个财政年度的每股收益对时间回归的斜率除以平均每股年收益 SGRO 过去 5 个财政年度的每股年营业收入对时间回归斜率除以平均每股年营业收入 EGRSF 分析师预测的短期（1 年）利润增长率 动量动量 RSTR 先计算非滞后的相对强度，对股票的对数超额收益率进行半衰指数加权求和，时间窗口 252 个交易日，半衰期126 个交易日；计算 11 个交易日的历史相对强度的等权平均值，再滞后 11 个交易日 资料来源：Wind，国海证券研究所 考虑到市值因子和转债余额高度相关，所以我们不把市值因子放入模型。 更多投研资料 公众号：mtac
22、hn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 9 2.22.2、 如何获得纯因子收益如何获得纯因子收益 图图 4 4：纯因子收益率计算方法纯因子收益率计算方法 资料来源：国海证券研究所 我们通过截面回归得到纯因子每日的收益，计算需要输入三个数据： 1. 转债的日收益率数据 2. 风格因子（正股因子+转债因子）的暴露数据 3. 行业因子的暴露数据 风格因子使用前我们需要进行标准化处理，包括去极值和zscore标准化操作： ()= s 行业因子则是 0,1 变量，行业使用中信一级行业，如果在 xx 行业中，那么行业因子值记为 1，不在 xx 行业，行业因子值记为 0。 因为行业和截距项（基准收益
23、）同时存在，所以会存在共线性的问题，这里我们还需要限制行业的加权收益为 0。 通过截面上的回归， 我们得到行业和风格因子的系数， 也就是因子日收益率数据，以及一个常数项，我们认为这代表基准收益。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 10 2.32.3、 纯因子收益（转债端因子）纯因子收益（转债端因子） 图图 5 5：纯因子收益（转债端因子纯因子收益（转债端因子/ /单位：元单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 表表 3 3：转债端因子分年度收益：转债端因子分年度收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 我们发现转债类因子中风向标、平价、评级纯
24、因子收益比较突出。 平价（转债）平价（转债）风向标（转债）风向标（转债）余额（转债）余额（转债）换手（转债）换手（转债）评级（转债）评级（转债）20182018-2.3%-3.6%1.9%1.5%-1.3%2019201910.0%-3.1%3.5%-5.7%2.8%202020209.6%-0.3%2.2%9.7%5.4%20212021-0.6%-9.3%-1.8%-1.4%6.4%20222022-4.7%3.6%-3.7%4.3%0.0%更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 11 2.42.4、 风向标因子收益分析风向标因子收益分析 图图 6 6
25、：风向标因子风向标因子累积累积收益收益（单位：元（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 从累积收益曲线来看， 风向标纯因子收益曲线稳定， 也就是说低估转债确实在过去几年有稳定的较好表现。 不过 2020 年底和 2022 年 4 月至今策略出现了大幅回撤，这与近期高估值转债相对涨幅更高的现象相契合。历史的来看，回撤之后风向标因子累积收益一般会重新向趋势线回归。 图图 7 7：转债类因子转债类因子纯因子累积收益纯因子累积收益 20202020 年末的表现年末的表现（单位：元（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后
26、免责条款部分 12 表表 4 4：纯因子累积收益纯因子累积收益 20202020 年末的分月收益年末的分月收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 2020 年末的这段时间偏债型和平衡型转债下跌，偏股型转债表现显著更好，因此平价因子收益率显著。换手因子出现负向收益，这和一些高换手债券（蓝盾、银河）12 月和 2 月的两次回撤相契合。 图图 8 8：转债类因子转债类因子纯因子纯因子 20222022 年以来累积收益年以来累积收益（单位：元（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 市场项市场项 平价（转债）平价（转债）风向标（转债）风向标（转债）余额（转债）余额（转债）换手（转债）换手（转
27、债）评级（转债）评级（转债）2020/112020/110.8%2.7%2.2%-0.8%-8.6%0.1%2020/122020/12-1.0%1.9%0.9%0.7%1.6%-1.0%2021/012021/01-1.9%1.4%0.4%0.2%-3.3%-0.8%2021/022021/020.7%0.9%0.2%-0.9%-3.5%-0.8%2021/032021/030.6%0.3%-0.2%0.1%0.3%0.3%更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 13 表表 5 5：纯因子累积收益：纯因子累积收益 20222022 年以来的分月收益年以来
28、的分月收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 我们可以发现， 今年以来特别是 4 月份以前， 风向标因子收益和平价的因子收益正向相关，也就是说偏债型、低估型转债表现较好。不过到 4 月份以后，两个因子开始出现分化，风向标因子收益率先反转，高估转债开始走出更好表现，到五月份，权益市场出现反弹，平价因子出现反转，高平价转债接下来涨幅更多。 图图 9 9：5 5 月份风向标错估价格的变化（单位：元）月份风向标错估价格的变化（单位：元） 图图 1010：卡倍转债和泰林转债都在：卡倍转债和泰林转债都在 4 4 月月- -5 5 月月大幅拉涨大幅拉涨（单位：元）（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券
29、研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 今年 4 月份以来，高估值的炒作券（例如卡倍和泰林）大幅上涨，低估值转债涨幅低于高估值转债。如图 9，我们发现 5 月底风向标错估价格（实际价格-模型价格）相比于 4 月底大幅上涨，从趋势线的斜率大于 1 也可以看出，经过这个 5月高估转债更加高估了。 实际上，高估值转债上涨不可持续，过高的估值总有收敛的一天，预期风向标因子收益率会重新反向移动，低估转债在之后取得更好的表现。 市场项市场项 平价（转债）平价（转债）风向标（转债）风向标（转债）余额（转债）余额（转债）换手（转债）换手（转债）评级（转债）评级（转债）2022/12022/1-1.4%-1
30、.9%-0.2%-1.2%-0.5%0.4%2022/22022/2-0.9%-0.6%0.2%-1.3%1.7%0.3%2022/32022/3-4.8%-4.5%-3.2%-1.8%1.5%-1.8%2022/42022/4-1.0%-0.3%2.9%0.2%-1.8%-0.6%2022/52022/52.0%1.4%2.3%-0.3%1.2%1.2%更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 14 2.52.5、 其他转债类因子的纯因子收益其他转债类因子的纯因子收益分析分析 图图 1111：余额因子累积收益余额因子累积收益（单位：元（单位：元） 资料来源
31、：Wind，国海证券研究所 表表 6 6：余额因子分季度收益余额因子分季度收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 余额与正股市值有很强的相关性，2021 年以前高余额占优，2021 年年初开始后低余额占优，这与权益市场小市值表现更优有关。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 15 图图 1212：评级因子累积收益评级因子累积收益（单位：元（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 表表 7 7：评级因子评级因子分季度收益分季度收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 低信评转债近几年一直有更好的表现， 这表示在风险可控的情况下， 坚持做信用下沉
32、也是一个不错的策略。 因子收益因子收益年化波动率年化波动率2018Q12018Q11.1%4.9%2018Q22018Q2-1.4%3.6%2018Q32018Q3-1.2%2.8%2018Q42018Q40.3%2.9%2019Q12019Q14.1%6.1%2019Q22019Q2-3.5%3.4%2019Q32019Q31.9%2.8%2019Q42019Q40.4%1.9%2020Q12020Q11.1%3.7%2020Q22020Q22.3%2.9%2020Q32020Q31.6%2.6%2020Q42020Q40.3%3.1%2021Q12021Q1-1.0%3.8%2021Q22
33、021Q22.8%2.6%2021Q32021Q30.9%4.7%2021Q42021Q43.5%3.3%2022Q12022Q1-1.1%3.1%2022Q22022Q21.1%2.8%更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 16 图图 1313：换手因子累积收益换手因子累积收益（单位：元（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 表表 8 8：换手换手因子因子分季度收益分季度收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 换手因子在 2020 年 2 月-5 月炒作行情中有非常明显的正收益，在 2021 年 11 月-次年 2 月为负收益，换手因子和妖
34、债的表现相关性较高。最近妖债的炒作行情又开始推动换手因子走出正收益。 因子收益因子收益年化波动率年化波动率2018Q12018Q10.3%3.7%2018Q22018Q23.5%4.8%2018Q32018Q3-1.5%6.7%2018Q42018Q4-0.8%3.2%2019Q12019Q1-1.1%6.7%2019Q22019Q21.2%6.3%2019Q32019Q3-2.9%4.5%2019Q42019Q4-2.9%3.5%2020Q12020Q115.1%18.1%2020Q22020Q2-0.5%17.2%2020Q32020Q3-3.6%10.7%2020Q42020Q4-0.7
35、%19.9%2021Q12021Q1-6.7%11.2%2021Q22021Q27.4%6.8%2021Q32021Q3-2.8%5.9%2021Q42021Q41.2%6.4%2022Q12022Q12.7%7.5%2022Q22022Q21.6%6.9%更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 17 图图 1414：平价因子累积收益平价因子累积收益（单位：元（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 表表 9 9：平价平价因子因子分季度收益分季度收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 平价因子在 2020 年 5 月-次年 2 月有很高正收益，特
36、别是 2020 年 12 月到 2021年 2 月，这和永煤事件后偏股型转债表现显著好于其他有关。2021 年 2 月份后偏债型转债表现更好，特别是 2021 年 9 月2021 年 4 月这一段时间尤为明显，5 月又开始发生逆转，之后平价因子表现较差。 因子收益因子收益年化波动率年化波动率2018Q12018Q1-0.4%5.9%2018Q22018Q20.0%5.5%2018Q32018Q3-0.2%3.8%2018Q42018Q4-1.8%3.5%2019Q12019Q16.8%7.7%2019Q22019Q2-0.7%6.6%2019Q32019Q31.1%3.2%2019Q42019
37、Q42.5%3.4%2020Q12020Q1-3.1%7.3%2020Q22020Q22.6%9.4%2020Q32020Q34.2%9.0%2020Q42020Q45.8%5.8%2021Q12021Q11.1%8.5%2021Q22021Q2-0.5%4.8%2021Q32021Q3-2.8%9.2%2021Q42021Q41.7%7.2%2022Q12022Q1-6.8%9.6%2022Q22022Q22.4%9.8%更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 18 2.62.6、 正股因子的纯因子收益正股因子的纯因子收益 图图 1515：正股因子累积收
38、益正股因子累积收益（单位：元（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 表表 1010：正股正股因子分年度收益因子分年度收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 我们发现整体来看正股因子的纯因子收益并不显著。 几个因子中， 价值因子有稳定的正收益，而其余因子收益波动较大。成长因子和 Beta 因子可以刻画成长股对应转债表现， 这两个因子在 2019-2020 年表现较好， 不过今年都出现大幅回撤。动量策略在 2021 年有不错表现，而在其余年份表现一般。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 19 2.72.7、 总结总结 表表 1111：分年度因
39、子的收益表现：分年度因子的收益表现 资料来源：Wind，国海证券研究所 我们发现今年以来成长、Beta、动量风格都表现不佳，高平价、高余额转债同样表现较差。而高换手、高风向标估值风格表现较好，这和最近高估转债的炒作行情相符。 3 3、 收益归因：策略的收益能否用风格来解释收益归因：策略的收益能否用风格来解释 3.13.1、 策略拆解：风向标低估策略策略拆解：风向标低估策略 上一章节中， 我们构建了转债市场风险模型， 得到了风格和行业因子的纯因子收益率，这可以帮助我们对策略的超额收益做更细分的风格收益和行业收益拆解。我们将以风向标低估策略为例介绍我归因方法。 首先，我们回顾一下风向标低估策略的选
40、债逻辑，我们选择 A+及以上、余额 2个亿以上转债作为样本，先通过二次曲线拟合得到转债价格和平价之间的关系，得到一个二次曲线定价模型， 再计算转债价格 模型价格得到估值因子， 最后将估值因子最低的 20%转债选入模型。 图图 1616：二次回归得到转债的模型价格二次回归得到转债的模型价格（单位：元）（单位：元） 图图 1717：最终持有的转债示意图最终持有的转债示意图（单位：元）（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 如图 17，我们会选到全平价区间比较低估的转债，在偏股、平衡、偏债区间比较均衡地配置。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报
41、告 请务必阅读正文后免责条款部分 20 图图 1818：风向标低估策略表现风向标低估策略表现（单位：元）（单位：元） 图图 1919：风向标低估策略：风向标低估策略今年以来的超额收益今年以来的超额收益（单位：（单位：元）元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 策略在过去几年有较为稳健的表现，超额收益稳步提升，不过在 2020 年年末-2021 年年初出现了大幅回撤。今年来看，风向标低估策略超额收益在 4 月份有较大回撤。这里能够看到策略的回撤与风向标纯因子收益回撤有关。 3.1.13.1.1、 风向标低估策略的风格暴露变化风向标低估策略的风格暴露变化 图图
42、 2020： 历史平均因子暴露和近期的因子暴露对比历史平均因子暴露和近期的因子暴露对比 （单（单位：点）位：点） 图图 2121：近期：近期风向标选债越来越偏向于大余额高评级风向标选债越来越偏向于大余额高评级（单位：点）（单位：点） 资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 风向标策略在过去有较好的策略表现， 我们想要了解除了在低估的维度获取收益，它还有受到哪些风格收益的影响。 首先我们跟踪风向标低估策略的风格暴露情况，我们发现风向标策略除了在风向标上有暴露， 在评级和余额上的暴露也比较明显，也就是说风向标策略偏向低余额和低信评转债。 近期来看， 风向标策略越来越
43、倾向于高余额和高信评， 这是与金融转债估值的相对变化有关， 低信评转债最近两年估值的显著抬升导致更多金融转债进入风向标策略持仓。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 21 3.1.2、 纯因子归因法纯因子归因法 图图 2222：纯因子归因法介绍纯因子归因法介绍 资料来源：国海证券研究所 如上图，我们根据上述公式，将因子的纯收益因子与相对应的因子值相乘，即可得到对应的行业或者风格收益。 图图 2323：主要风格因子收益主要风格因子收益表现表现（单位：元）（单位：元） 图图 2424：次要风格因子收益：次要风格因子收益表现表现（单位：元）（单位：元） 资料
44、来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 我们发现，在风格因子中，风向标、评级、余额的风格收益影响最大，其它因子影响相对较小，整体来看是正向的贡献。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 22 图图 2525：风向标、评级风向标、评级 vsvs 其它其它风格因子的因子表现风格因子的因子表现（单位：元）（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 另外我们发现， 风向标和评级对组合超额收益的解释力度较高， 风向标和评级以外因子的收益贡献长期来看并不明显。 图图 2626：主要风格因子收益情况主要风格因子收益情况（单位：元）（单
45、位：元） 图图 2727：次要风格因子收益情况：次要风格因子收益情况（单位：元）（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 23 图图 2828：今年以来今年以来风向标、评级风向标、评级 vsvs 以外风格因子的因子表现以外风格因子的因子表现（单位：元）（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 从近期的数据来看，2022 年年初风向标的超额收益来自于余额的贡献，4 月份以来风向标因子和评级因子收益开始回撤， 我们认为这是四月份组合出现超额收益回撤的原因。 更多投研资料
46、 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 24 3.1.3、 转债中观综合收益拆解转债中观综合收益拆解 图图 2929：转债中观综合收益拆解转债中观综合收益拆解 资料来源：Wind，国海证券研究所 上面我们拆解了细分的因子表现， 接下来我们尝试再做一个综合的拆分， 我们把整体超额收益拆解为风格收益 + 行业收益 + 特质收益。 风格收益和行业收益都是各自小因子收益的加总， 而特质收益则代表未解释部分： 特质收益 = 超额收益 风格收益 - 行业收益 图图 3030：风向标低估策略行业与风格上收益风向标低估策略行业与风格上收益（单位：（单位：元）元） 图图 3131：今年
47、以来行业和风格收益的贡献今年以来行业和风格收益的贡献（单位：元）（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 整体来看行业和风格上的收益都对风向标低估策略有所贡献， 风格贡献为主。 今年以来主要对转债组合定价的主要是风格上的收益， 最近有一些特质收益的贡献。近期超额收益表现一般， 风向标因子的回撤带来一些影响， 其他特质扰动也带来了一些影响。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 25 3.23.2、 低估低估+ +动量策略收益拆解动量策略收益拆解 低估+动量策略是在风向标低估上叠加正股均线动量的策略。 1. 因子
48、 1：-（转债实际价格/风向标价格 1） 2. 因子 2：正股 ma5、ma20、ma60 因子的结合 均线因子构建方式如下: 5因子 = /5 1 20因子 = /20 1 60因子 = /60 1 综合因子 = 因子 1+因子 2 低估+动量策略是月频调仓，每次选择综合因子值最大 20%的转债策略。 首先我们关注低估+动量策略和风向标低估策略因子暴露的对比情况。 图图 3232：风向标因子暴露对比风向标因子暴露对比（单位：点）（单位：点） 图图 3333：评级因子暴露对比：评级因子暴露对比（单位：点）（单位：点） 资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 我们
49、发现， 风向标动量策略在估值水平上要更高， 不过没有显著的偏离风向标低估策略。评级因子上整体来看，两个策略因子暴露基本一致，风向标动量 2021年以前评级因子暴露相对更低，2021 年开始评级因子暴露更高。 更多投研资料 公众号：mtachn证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 26 图图 3434：平价因子暴露对比平价因子暴露对比（单位：点）（单位：点） 图图 3535：余额因子暴露对比：余额因子暴露对比（单位：点）（单位：点） 资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 风向标动量策略在平价水平上要更高， 之前相对风向标低估策略有较为显著的偏离，最近开始比较接近。余额因子上看，风向标动量 2021 年以前余额因子暴露相对更高，2021 年开始余额因子暴露更低。 图图 3636：风向标动量风向标动量综合综合收益归因收益归因（单位：元）（单位：元） 图图 3737：风向标策略收益归因风向标策略收益归因（单位：元）（单位：元） 资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 表表 1212：风向标动量分风向标动量分年度年度收益收益 资料来源：Wind，国海证券研究所 风格收益风格收益行业收益行业收益特质收益特质收益20182018-0.3%4.3%-4.6%2019201910.6%10.7%8.1%2020202016
