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量化专题报告：可转债定价模型与应用。传统的可转债定价方法有着诸多缺点：1）BS 模型：模型不包含赎回条款的 影响，因此逻辑性不强且定价不准确。2）二叉树、蒙特卡洛模拟等数值法： 定价效率低，基本上仅能用于定价，模型可拓展性弱。因此本文基于已有的 研究成果，研究并实证了“有赎回保护期的可赎回可转债定价模型”，我们 将其简称为 CCB 模型，该模型相对于传统模型有着诸多优点。

基于完全拆解法的 CCB 定价模型。我们可以将有赎回保护期的转债未来平 价的不同路径拆分出来，并计算每种路径下的期望权益与债券现金流，加总 便可生成转债理论价格。CCB 模型相对于传统定价模型的优势在于：

① 相比于二叉树、蒙特卡洛模拟等数值方法：CCB 模型属于解析解，运算 效率高，在可以对转债进行有效、快速定价的同时，能够实现转债收益分解、 参数敏感性测算等其他功能，可拓展性强。

② 相比于 BS 模型：CCB 模型由于考虑到了赎回条款，定价更准确，逻辑 更合理。其相对 BS 模型的优点为：1）对转债定价准确度高，定价偏离度历 史中枢接近于 0；2）转债收益分解中的转债估值与债底收益更加合理；3） 对 delta 等参数敏感性测算更符合市场情况。

本文的后半部分主要着眼于对 CCB 定价模型的应用：

① 可转债定价偏离因子。基于“真实价格/模型定价-1”构建定价偏离因子， 该因子收益显著且稳定性强，能够更加精准识别低估与高估转债。基于该因 子构建的“低估值策略”能够实现 20.6%的年化收益，波动和回撤分别仅有 12.6%与 11.7%，超额收益 8.5%，信息比例 2.28。

② 可转债市场择时。将不同分域的定价偏离度与市场进行比较，可以生成 不同分域可比的“相对估值”指标。基于该指标可以在某个分域高估时低配， 低估时超配，有着较好的择时效果。基于相对估值与定价偏离因子可以构建 “赔率增强策略”，能够实现 25.0%的绝对收益，波动和回撤分别仅有 13.0% 与 12.2%，超额收益 12.5%，信息比例 2.52。

③ 可转债市场长期收益预测模型。我们通过 CCB 模型更新以往的可转债市 场长期收益预测模型，由于 CCB 模型内嵌赎回条款，因此可以避免对不同分 域隐波中枢的预测，在简化模型的同时，实现了对中证转债指数未来一年收 益率的预测。

④ 可转债套利策略。基于 CCB 模型寻找并配置低估转债的同时，通过卖空 个股或者期货的方式实现 delta 中性化，从而获得稳定的转债估值与 gamma 收益，生成绝对收益稳定的可转债套利策略。基于正股对冲的套利策略能够 实现 12.51%年化收益，同时波动率为 3.99%，回撤为 2.99%。