可转债低单低（低转股溢价率）轮动策略和趋势策略组合探讨（已封贴）

2023-11-21
中午复盘，极大概率上证指数短线背驰，将跌回3059，下午择机挂空单，极小概率不背驰，再平掉。

2023-11-21
上证指数大概率短线背驰，短线上涨趋势结束，把多单先平掉。

2023-11-21
上证指数要么继续下跌到3070短线不背驰，要么反弹一波上去，然后产生背驰，回到3070，先把空单平了。

2023-11-21
上证指数短线很可能背驰（还没确定），将回到3070，先放个空单锁定利润，再观望下等确定再平多单。

2023-11-20
收盘总结：
1、中证1000短线继续强势，形成新中枢并无背驰，继续持仓多单。
2、上证指数弱很多，新中枢磨磨蹭蹭无法形成，估计明天上午可以形成，继续看多。
3、可转债轮动策略已经更换为低溢价率轮动策略，资金15万，自动化交易，无需操心。

明天预案：
1、短线背驰：平仓多单，挂空单对冲可转债持仓。
2、短线不背驰：继续持仓多单。

2023-11-20
上证指数和中证1000短线均无背驰，继续持仓多单。可转债轮动已减仓，但是极速柜台应该是持仓数量有错误（有几只怎么也平不了），目前还有3只新的债（双低和单低持仓只有3只不同）没有建仓，等下午看什么问题。

2023-11-20
分类预案：
1、短线背驰：平仓多单，挂空单对冲可转债持仓。
2、短线不背驰：继续持仓多单。

今天计划开始使用单低策略，因为总统策略优于双低。计划先把策略资金降低到15万，然后跑双低进行实盘测试，因为有股指期权多单，总资金差不多保持在75万左右。

2023-11-17
中证1000没有按照预案走出下跌趋势背驰，还好跟踪上证指数时发现短线底背驰，果断上了一张1000期权多单，点位不是很理想，二买时没敢下手再加一张，小赚。
经验教训：应该把上证指数也纳入预案范围。

2023-11-17
上证指数发生短线底背驰，出现一买，将升回3053，1000没发生背驰，但还是，放个多单。

2023-11-16
总结了一下，今天经验教训：
1、复盘不认真，看盘不仔细，交易分类和应对计划未制定。
2、手工交易很不习惯，手忙脚乱的，所以开发了一个根据指令自动开平仓股指期权的小工具，以后交易就自动化进行，避免手忙脚乱了。

今天又认真地复盘了中证1000的走势，确认没有错误：昨天盘尾背驰产生一卖，今天二卖、三卖都产生了，短线下跌趋势成立，当然也随时可以结束。

明天分类应对预案：
情况1：概率很大：能形成下跌趋势背驰，下跌趋势结束，看高回升到6191以上，设好止损，可以上个多单。
情况2：概率较小：如果不能形成下跌趋势背驰，继续下跌，则不操作，只能用可转债轮动策略硬抗。这个就是今天操作失误的苦果。

2023-11-16
如果没有人工判断操作失误，今天空单盈利2000多，能对冲可转债轮动的损失3000多，方法可行，考虑怎么避免人为错误。

2023-11-16
短线下跌趋势结束了，真快，只好把空单平了。看错了，并没有结束，又想补上还没成交，算了，先不折腾了，真气人，人真是不可靠，还得靠计算机自动交易。

2013-11-16
昨天盘尾没盯盘，晚上有没有复盘，导致没及时发现背驰，一卖没减仓，今天二卖平多单，二卖之下才用空单对冲（对冲后仓位大概还有25%），中证1000的空单少卖了30个点，空单止损点6210附近。

2013-11-16
短线上涨趋势结束，暂时不减仓，用空单对冲。

2013-11-15
继续学习和练习：上涨趋势未被破坏，继续保持全仓运行。

2013-11-14
上涨趋势未被破坏，继续保持全仓运行。

@bobatkm

@yhlilk楼主你好，请教下可转债的历史数据你从哪里搞到的？用掘金量化平台，只能搞到2018到现在的数据。

好的，多谢。

2013-11-13
用新学的技术分析方法辅助可转债轮动，用来控制仓位。目前趋势没被破坏，保持全仓运行。

@yhlilk

楼主你好，请教下可转债的历史数据你从哪里搞到的？
用掘金量化平台，只能搞到2018到现在的数据。

楼主你好，请教下可转债的历史数据你从哪里搞到的？

2023-11-10
最近正在努力学习一个非常合适量化的技术分析方法，突发奇想，如果结合技术分析方法，对可转债策略进行仓位管理，效果会如何呢？或者是，直接用双低可转债和单低可转债作为交易手段，有没有可能非常奈斯？

2023-11-08
最近在学习，暂时没时间深入研究低溢价率策略的完善。简单调整了下参数进行回测：
1、双低回测
　　平均年化收益：21.858%
　　索提诺比率 ：5.553
　　夏普比率 ：2.635
　　最大回撤 ：-14.847%
　　最大回撤(按月)： -10.01%
年化收益：成立以来21.858%,最近半年10.565%,最近1年3.522%,最近2年7.245%,最近3年14.641%,最近4年22.745%,最近5年25.888%

2、单低回测
　　平均年化收益：28.324%
　　索提诺比率 ：7.689
　　夏普比率 ：2.132
　　最大回撤 ：- 15.614%
　　最大回撤(按月)： -11.13%
年化收益：成立以来28.363%,最近半年9.981%,最近1年-2.27%,最近2年11.364%,最近3年20.955%,最近4年32.909%,最近5年34.649%

3、结论
a、年化收益高于双低(28.324%>21.858%)
b、波动率（风险）比双低大(12.33%>7.158%)，体现在夏普比率低于双低（2.132<2.635），但索提诺比率大于双低(7.689>5.553)，说明下行的风险并不比双低大。
c、回撤稍大（ 15.614%>14.847%，按月11.13%>10.01%），几乎没有什么差别。
d、最近1年收益率比双低差(-2.27%<3.522%)，最近2年收益率高于双低(11.364%>7.245%)
综合看，还是一个很不错的策略。

@沈敏飞

这是用什么软件测的啊？

自己用python写的策略及回测框架。

这是用什么软件测的啊？

2023-11-05
可转债排序值=面值*(转股系数-面值系数)+溢价*(溢价系数+转股系数)

可转债排序值=面值*转股系数+溢价*转股系数+溢价*溢价系数-面值*面值系数

可转债排序值=可转债价格*转股系数+溢价*溢价系数-面值*面值系数
双低：溢价系数=1 面值系数=0
低溢价率：溢价系数=0 面值系数=1

感觉这样更清晰。

@槊名无回

你这路走得有点歪，双低的计算不是一个“公式”，只是设计者设计的一个非常粗略的模型，用来比较笼统地对转债的攻防“性价比”进行排序，这个值为1只是拍脑袋的产物，因为简单。
也可以为0，就成了高收益率组合，也可以为无穷大，就是低溢价组合。
如果要“合理”，那就需要引入更多和转债的债底以及期权价值相关的因子，比如剩余年限，信用，正股波动率，转债波动率，剩余规模，纯债价值，回售/强赎/下修情况，等等。
可转...

赞同，确实是简单粗暴，探寻其中的道理有助于改进完善，想要改进完善也有难度。初步思考了一下，有一个思路是按期权看待可转债，摸索一下。

随着市场有效性的增强，单因子，双因子这样简单的策略表现就不太好，这也是论坛里常有人说的转债的黄金时代已经过去了。
双低策略在今年不打信用评级的补丁的话，表现可以说惨不忍睹，这也是简单因子策略的局限。
可转债，毕竟还是个比较复杂的衍生品。

你这路走得有点歪，双低的计算不是一个“公式”，只是设计者设计的一个非常粗略的模型，用来比较笼统地对转债的攻防“性价比”进行排序，这个值为1只是拍脑袋的产物，因为简单。
也可以为0，就成了高收益率组合，也可以为无穷大，就是低溢价组合。
如果要“合理”，那就需要引入更多和转债的债底以及期权价值相关的因子，比如剩余年限，信用，正股波动率，转债波动率，剩余规模，纯债价值，回售/强赎/下修情况，等等。
可转债的期权价值是非常复杂的，而调整债底和期权价值的权重作排序筛选出来的组合基本都有自己适应的市场阶段，很难说哪个是最“合理”的。
双低成为双低，正是因为简单粗暴，在可转债普遍低估而且债底坚实的“黄金时代”表现尚可

我觉得这个公式并不合理，如果是当期权看待，轮动刷刷long gamma，各位大神能设计一个更合理的公式么？

下一步工作，根据排序值的计算公式，调整面值系数和溢价系数，回测看看效果的变化。另外，考虑到债券到期时间的影响，还应该引入剩余年限的变量。

继续捋：
溢价率=可转债价格*(转股价/正股价)-100
可转债价格=面值+溢价
转股系数=转股价/正股价

溢价率=(面值+溢价)*转股系数-面值

溢价率=面值*(转股系数-1)+溢价*(0+转股系数)
双低值= 面值*(转股系数-0)+溢价*(1+转股系数)

那么，双低和单低的差别一目了然。
引入
面值系数和溢价系数

可转债排序值=面值*(转股系数-面值系数)+溢价*(溢价系数+转股系数)
双低：面值系数=0，溢价系数=1
单低：面值系数=1，溢价系数=0

我觉得这个公式里的常量1，很没有道理，为什么是1不是0.5或者2，继续学习。

继续捋：
双低值= (可转债价格-100) + 可转债价格*(转股价/正股价)
面值=100
转股系数 =转股价/正股价

双低值= (可转债价格-面值) + 可转债价格*(转股价/正股价)
溢价 = 可转债价格-面值
可转债价格=面值+溢价

双低值= 面值*转股系数+溢价*(1+转股系数)

转股价=正股价：面值不变，溢价放大2倍；
转股价>正股价：面值放大转股系数倍，溢价放大2倍以上；
转股价<正股价：面值放小转股系数倍，溢价放大1倍以上。

转股系数（转股价相对于正股价）越大，双低值越高，转股系数（转股价相对于正股价）越小，双低值越小。

再捋捋：
溢价率=可转债价格*(转股价/正股价)-100
双低值= (可转债价格-100) + 可转债价格*(转股价/正股价)

到底是个什么东东？

@bobatkm

平值期权就是股价最接近行权价的那个，可转债的行权价就是转股价。用正股价格/转股价-1的绝对值排序，效果应该和双低差不多，可以试试。

哈哈，效果惨不忍睹，完全不行，应该也确实和双低不一样，一样才见鬼了。

平值期权就是股价最接近行权价的那个，可转债的行权价就是转股价。用正股价格/转股价-1的绝对值排序，效果应该和双低差不多，可以试试。

2023-11-02
双低可转债相当于平值期权，轮动是刷long gamma？那单低是啥？继续学习。

个人理解，无论双低还是单低，本质是相同的：建立一个有保底的一揽子股票看多期权池，轮动的作用是赚取时间价值。

@床前月光光

历史数据不代表未来收益，A股一年换一个版本。放前两年单低年化40%+轻轻松松。今年能跑赢指数就可以偷着笑了。

从回测看，2022和2033无论双低和单低效果都不太理想，但表现还是比指数强不少，个人觉得还可以。

历史数据不代表未来收益，A股一年换一个版本。放前两年单低年化40%+轻轻松松。今年能跑赢指数就可以偷着笑了。

@槊名无回

你这还活在上个版本，没有考虑转债的生态和规则已经发生了变化。
低溢价是曾经的YYDS，用这个策略的人很多的，现在么，你可以去雪球搜搜组合表现。

正在学习，想先定个性，弄明白盈亏的道理在哪里。

你这还活在上个版本，没有考虑转债的生态和规则已经发生了变化。
低溢价是曾经的YYDS，用这个策略的人很多的，现在么，你可以去雪球搜搜组合表现。

一、增加参数：
"filter_params_position": {
"bond_profit_max": 0.35 # 持仓利润最大值 35%
},

二、回测结果如下：
获取业绩比较基准[沪深300]从2018-01-02 15:00:00到2023-10-25 16:00:00的日线历史数据...
数据长度=1410 基准线=4087.40

+++++++++++++++++++++++Indicator: Total Profit+++++++++++++++++++++++++
名称 成立以来 最近1月 最近3月 ... 最近2年 最近3年 最近4年 最近5年
0 可转债轮动(低溢价)-累计收益 146.128 -1.036 2.179 ... 11.647 55.378 118.978 155.193
1 沪深300-累计收益 -15.394 -5.824 -11.08 ... -35.139 -29.177 -10.624 9.254
2 沪深300-年化波动率 19.905 12.533 14.069 ... 17.308 17.904 19.184 19.601

[3 rows x 10 columns]

+++++++++++++++++++++++Research Indicators+++++++++++++++++++++++++
名称 成立以来 最近半年 最近1年 最近2年 最近3年 最近4年 最近5年
0 年化收益 26.116 9.288 -2.495 6.039 19.169 30.91 32.241
1 年化收益(按月) 25.049 8.842 -0.369 5.458 17.788 29.127 31.086
2 年化波动率 11.745 5.075 4.105 6.896 9.617 12.379 12.506
3 年化波动率(按月) 14.944 4.889 4.556 6.65 10.437 15.723 15.346
4 夏普比率 1.968 1.239 -1.339 0.441 1.681 2.255 2.338
5 夏普比率(按月) 1.475 1.195 -0.739 0.37 1.417 1.662 1.83
6 下行风险 3.495 1.042 2.091 2.363 3.082 3.469 3.587
7 下行风险(按月) 2.915 1.915 2.154 2.212 2.186 2.719 2.694
8 索提诺比率 6.615 6.037 -2.628 1.286 5.247 8.045 8.151
9 索提诺比率(按月) 7.565 3.051 -1.564 1.111 6.765 9.61 10.427
10 胜率 52.128 60.833 54.321 55.556 53.571 52.165 52.432
11 胜率(按月) 64.286 66.667 50.0 62.5 61.111 62.5 63.333
12 最大回撤 16.66 6.717 7.472 14.622 14.622 14.622 16.013
13 最大回撤(按月) 11.09 2.883 5.056 11.09 11.09 11.09 11.09
14 回撤修复 80 2 140 200 200 200 39
15 回撤修复(按月) 10 0 7 10 10 10 10
16 卡玛比率 1.568 1.383 -0.334 0.413 1.311 2.114 2.013
17 卡玛比率(按月) 2.259 3.067 -0.073 0.492 1.604 2.626 2.803
18 Beta 0.061 -0.015 0.006 0.043 0.032 0.028 0.066
19 Beta(按月) 0.254 -0.156 -0.115 -0.055 -0.068 0.142 0.216
20 Alpha 23.47 5.847 -5.459 3.944 16.587 28.07 29.312
21 Alpha(按月) 23.483 1.01 -3.728 1.365 13.921 26.922 28.278
22 进攻能力 0.149 -0.023 -0.029 0.07 0.134 0.147 0.176
23 进攻能力(按月) 0.746 0.043 -0.119 0.051 0.326 0.683 0.793
24 防守能力 -0.077 -0.109 -0.002 0.005 -0.048 -0.13 -0.107
25 防守能力(按月) -0.286 -0.215 -0.102 -0.13 -0.405 -0.504 -0.454
26 相关系数 0.104 -0.042 0.021 0.107 0.059 0.043 0.103
27 相关系数(按月) 0.307 -0.482 -0.433 -0.152 -0.112 0.162 0.255

三、对比双低
1、双低

2、单低
　　平均年化收益：26.116%
　　索提诺比率 ：6.615
　　夏普比率 ：1.968
　　最大回撤 ：- 16.66%
　　最大回撤(按月)： -11.09%

3、结论
a、年化收益高于双低(26.116%>21.837%)
b、波动率（风险）比双低大(11.745%>7.134%)，体现在夏普比率低于双低（1.968<2.641），但索提诺比率大于双低(6.615>5.586)，说明下行的风险并不比双低大。
c、回撤稍大（ 16.66%>14.96%，按月11.09%>10.10%）。还是因为有的正股涨幅巨大，但溢价率基本稳定，那么一直会持仓，导致持仓盈利波动巨大。

貌似也是一个很不错的策略，各位大神的意见呢？

下一步的改进方向，可以考虑设置一个持仓利润阈值及时释放持仓利润，避免持仓利润波动过大，以降低回撤和波动率。

一、回测参数：
{
"bond_num": 15, # 债券个数
"rotation_frequency": 1, # 轮动频率(天)
"sort_mode": "time value only", # 排序模式(仅溢价率)
"rotation_sort_value_threhold": 1, # 轮动阈值
"years_left_threhold": 1, # 剩余年限阈值

"filter_params": { # 轮入限制
"bond_days_to_maturity": 180, # 到期天数最小值
"bond_price_max": 130, # 债券价格最大值
"stock_price_min": 5 # 正股价格最低值
},
"filter_params_position": { # 轮出限制
"bond_days_to_maturity": 30, # 到期天数最小值
"stock_price_min": 5 # 正股价格最低值
}
}

二、回测结果
获取业绩比较基准[沪深300]从2018-01-02 15:00:00到2023-10-25 16:00:00的日线历史数据...
数据长度=1410 基准线=4087.40

+++++++++++++++++++++++Indicator: Total Profit+++++++++++++++++++++++++
名称 成立以来 最近1月 最近3月 最近半年 最近1年 最近2年 最近3年 最近4年 最近5年
0 可转债轮动(低溢价)-累计收益 132.572 -0.592 0.819 4.301 -0.136 1.03 37.786 104.834 141.074
1 沪深300-累计收益 -15.394 -5.824 -11.08 -12.29 -3.452 -35.139 -29.177 -10.624 9.254
2 沪深300-年化波动率 19.905 12.533 14.069 13.966 15.186 17.308 17.904 19.184 19.601

+++++++++++++++++++++++Research Indicators+++++++++++++++++++++++++
名称 成立以来 最近半年 最近1年 最近2年 最近3年 最近4年 最近5年
0 年化收益 23.694 9.032 -0.141 0.534 13.08 27.235 29.308
1 年化收益(按月) 22.726 8.602 1.625 0.774 10.206 25.461 28.264
2 年化波动率 13.759 6.516 4.903 4.806 10.088 14.467 14.683
3 年化波动率(按月) 16.722 5.283 4.234 4.171 10.652 18.337 17.466
4 夏普比率 1.504 0.926 -0.641 -0.513 0.999 1.675 1.792
5 夏普比率(按月) 1.18 1.06 -0.325 -0.534 0.677 1.225 1.446
6 下行风险 2.965 0.955 1.829 1.898 2.764 2.88 2.979
7 下行风险(按月) 3.429 0.875 1.166 1.934 3.92 3.558 3.392
8 索提诺比率 6.98 6.317 -1.717 -1.299 3.647 8.416 8.831
9 索提诺比率(按月) 5.752 6.405 -1.179 -1.151 1.838 6.313 7.449
10 胜率 50.993 60.833 54.321 54.733 52.473 51.134 51.113
11 胜率(按月) 68.571 66.667 58.333 66.667 66.667 68.75 68.333
12 最大回撤 27.3 8.52 8.885 27.3 27.3 27.3 27.3
13 最大回撤(按月) 19.889 4.263 5.829 19.889 19.889 19.889 19.889
14 回撤修复 200 2 141 200 200 200 200
15 回撤修复(按月) 10 0 1 10 10 10 10
16 卡玛比率 0.868 1.06 -0.016 0.02 0.479 0.998 1.074
17 卡玛比率(按月) 1.143 2.018 0.279 0.039 0.513 1.28 1.421
18 Beta 0.043 -0.02 0.005 0.026 0.036 0.014 0.044
19 Beta(按月) 0.198 -0.168 -0.102 -0.009 -0.061 0.086 0.157
20 Alpha 20.939 5.447 -3.108 -1.921 10.558 24.313 26.355
21 Alpha(按月) 20.845 0.413 -1.693 -2.398 6.427 22.941 25.404
22 进攻能力 0.125 -0.023 -0.015 0.02 0.113 0.146 0.148
23 进攻能力(按月) 0.734 -0.025 -0.073 -0.024 0.161 0.655 0.779
24 防守能力 -0.08 -0.106 -0.013 0.012 -0.013 -0.099 -0.11
25 防守能力(按月) -0.207 -0.228 -0.145 -0.035 -0.249 -0.388 -0.351
26 相关系数 0.062 -0.044 0.015 0.092 0.065 0.018 0.058
27 相关系数(按月) 0.214 -0.479 -0.414 -0.038 -0.098 0.084 0.163

三、对比双低
1、双低回测
　　平均年化收益：21.84%
　　索提诺比率 ：5.59
　　夏普比率 ：2.64
　　最大回撤 ：-14.96%
　　最大回撤(按月)： -10.11%

2、单低回测
　　平均年化收益：23.694%
　　索提诺比率 ：6.98
　　夏普比率 ：1.504
　　最大回撤 ：- 27.3%
　　最大回撤(按月)： -19.89%

3、初步结论
1、貌似波动（风险）过大，体现在夏普比率远低于双低，但索提诺比率大于双低，说明下行的风险并不比双低大。
2、回撤过大。因为有的正股涨幅巨大，但溢价率基本稳定，那么一直会持仓，持仓涨到200多的经常可见，导致持仓盈利波动巨大。