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
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