【已更正】可转债双低策略的改进版——基于wanghc02分享的再开发

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可转债量化

结论：

1、在双低可转债之中，按可转债的溢价率排序，选择低溢价的构建组合并轮动，则组合的投资收益会进一步提高（但加入手续费后，该部分收益提高有限，主要原因是换手率显著上升）

2、双低策略的主要收益来源，依然是低溢价，而非低价格；并且双低-低溢价策略与单纯的低溢价策略的Alpha收益的相关性很低，两者可以构建双策略组合

3、通过低溢价策略和双低之低溢价策略，可以发现，可转债的主要超额收益都是来源于股类收益、而非债类收益——这似乎是一句正确的废话

前言

首先，感谢 @wanghc02 分享的Python代码、数据和前期的研究成果分享，才促使我对于可转债策略的开发有进一步的思考和回测。本帖使用的可转债数据，是他在微信公众号文中提供的2018/01/02 - 2021/05/21的数据；策略代码，是基于下面最新的代码。
（如有想获得最新回测代码的，可以看《可转债回测框架更新及常见问题统一答复》）

其次，感谢 @liu11liu1 指出我先前的错误，并进行了校验回测——也对我之前怼他，表示道歉。

第三，这篇帖子会比较长。虽然我发帖的习惯是先上结论；但是个人认为，对于一个真正的投资者来说，单一的策略或结论都不重要，重要的是推理的过程和逻辑。我个人很享受这个过程，也会如实记录在本帖中，希望有人能共同分享快乐。

最后，数据质量和统计方法的局限性：
1、2018年的可转债数量稀少
进入转股期的可转债，上半年只有13-29个、直到年末才达到46个；因此从可转债备选池的角度看，2018年业绩的区分度很低、仅供有限参考
2、统计方法的局限性：
a）为了贴合个人投资者的操作实际，下面的数据分析，一般是选择排名前10或前20的可转债；而非分为几组、测算其中的某一组
b）策略的业绩是基于每日轮动、且手续费为0

一、前期工作

根据我在《10行Python搞定可转债分组回测》中的回帖，可以发现：
1、低溢价策略、双低策略，都有不错Alpha回报；但是低价策略和可转债等权重指数相比，虽然其业绩的夏普比率显著提高，但这主要是得益于低价转债的低波动率、而非组合业绩显著高于基准。

2、通过双低策略，分别与低溢价和低价策略相比，就会发现一个有意思的事情——双低策略的Alpha与低溢价策略为负相关、与低价策略为正相关，那么，为什么双低策略的Alpha反而会更高呢？难道其收益不应该与低价策略更接近吗？这一点明显和我们的直观感受相悖。

3、这个反常的点，引起了我的高度兴趣——只有找到市场存在严重偏见的地方，才有可能发现有价值的机会。

二、回测过程

1、对问题的猜想：
既然低价策略本身，没有贡献什么Alpha；那么按查理芒格的名言“遇到事情，总是要反过来想”，是不是在双低组合中，其实其中的高价或者低溢价的那部分转债才是组合收益的主要贡献者呢？

2、对数据的回测：
1）选取排名前20的、排名前10的，分别构建传统的双低组合
2）根据双低组合的名单，再按转债的价格排序，前10名构建“高价10”组合；同理，分别构建”低价10、高溢价10、低溢价10“组合，并测算其Alpha和相关性
3）另外，对于低溢价策略，在按转债的价格排序，分别构建“高价10、低价10”组合，并测算其Alpha和相关性
4）获得的结果如下：

各策略Alpha的相关性：

3、对结果的分析：
1）在双低策略中，低溢价依然是Alpha的主要贡献者；我将其命名为”双低之低溢价策略“；其他的子分类都显著弱于它、甚至是负贡献。
2）从Alpha的相关性看，”双低20之低溢价10“：
与低价策略的相关性，已经从原先的40%降至20%——这可能也是收益提高的来源；
与低溢价策略的相关性，也为20%；
这也为后续构建”双低20之高溢价10“ +”低溢价之前20“的双策略组合，提供了数据支持。
该双策略组合的业绩表现如下：

4）其他：
我也测了上述两者和我在《量化多因子组合》帖子提到的股票量化因子的Alpha之间的相关性，发现可转债Alpha与股票量化Alpha的相关性也很弱（-7% ~ 0%之间），因此，完全还可以在股票和可转债上创建一个夏普比率更优的组合，但这里就不展开了。

4、再思考：
1）根据 wanghc02 公众号文章《转债因子全回测-续》大致可以发现，除了”低溢价“以外，其他的动量类单因子风险收益比并不好；通过上述对于双低策略的细分，对于如何优化这些单因子提供了有益的思路——类似于对某种未知因子的提纯
2）逻辑最重要，数据只是验证逻辑
本文的推理逻辑，出发点是低价策略本身不赚钱，那就反过来搞

文末，再次感谢 wanghc02，他的代码写得简洁优雅，看着舒心！