一、技术因子概述

技术指标是从股票或指数的价格（最高价、最低价、开盘价、收盘价）、成交 量能（成交量或成交金额）等历史行情数据衍生出来的一类指标。 将技术指标数值作为因子值进行股票组合构建，是量化选股领域的重点研究方 向之一。

近年来，头部量化私募基金的成功，更加吸引越来越多的机构投资者开始 研究技术因子，同时这也导致技术因子的有效性在选股领域出现一定程度下降。 技术指标不但被广泛应用于因子选股，在期货、期权等金融衍生品领域，以及 资产配置领域，技术因子也发挥着举足轻重的分析作用。但是在可转债领域，国内 目前采用价量因子进行组合管理的机构投资者还相对较少。因此我们判断，技术因 子在这一领域可能潜藏着相对更丰富的alpha信息。 虽然技术指标只是基于简单的历史行情数据构造出来的，但是构造技术指标的 方法千变万化，也因此产生了很多种不同的技术指标。我们这里举例给出一些技术 指标的构造方法。

均线方法： 均线指标是技术指标中举足轻重的一种指标，主要是基于价格的移动平均构造 出来的，最典型和简单的均线指标就是对收盘价取过去N天的简单移动平均。由于均 线指标的重要性，在简单均线指标的基础上，有很多种不同的衍生版和改进版的均 线指标，比如移动平均可以取简单移动平均、指数移动平均、加权移动平均、动态 移动平均等等，而价格可以取收盘价、开盘价、典型价格等等，也可以把价格替换 为成交量求成交量的移动平均。 围绕均线指标的一个重要话题是均线的延迟性和平滑性的权衡，均线指标选的 周期越长，则越平滑，但是信号的延迟也就越严重。

有的均线指标会结合多种周期 的均线（比如BBI指标会取不同周期均线的均值），有的指标（比如VIDYA指标）会 通过自适应的方式来调整均线的平滑性，在趋势较强的时候降低均线的滞后性，使 得均线紧跟价格变化，而在趋势较弱的时候，增加其平滑性，避免产生太多的交易 信号。 除了用于构造均线指标，均线方法在其他指标的应用上同样有着重要的作用。 很多指标在产生交易信号时也会用到均线，比如指标与其均线的交叉，指标的短期 均线与长期均线的交叉，或者指标的均线与零线的交叉。

通道方法： 有一类指标通过构造通道来给出价格变化的区间。比如布林带、APZ、KC指标 都是在移动平均线的基础上加减波幅的倍数来构造上下轨，其中布林带用过去N天收 盘价的标准差来表示波幅，APZ指标用最高价与最低价差值的N日双重移动平均来表 示波幅，而KC指标用ATR来反映波幅。除了基于收盘价的移动平均构造轨线，也可 以直接利用最高价、最低价构造，比如DC指标用N天最高价和N天最低价作为上轨 和下轨，取其均值作为中轨，而PAC指标用最高价和最低价的N天移动平均来构造 上、下轨。 除了用通道的方法构造价格变化的区间，也可以将其与其他指标结合，得到指 标值变化的区间，即用动态区间的方法来代替固定的阈值。比如在使用CCI指标的时候，一般用+100/-100作为超买超卖的阈值，但是在不同的市场状况下阈值可能需要 进行调整才更合理。

而动态区间CCI（DZCCI）的方法就是利用CCI过去N天的移动 平均加减常数倍CCI的标准差来构造CCI变化的上、下轨，再用CCI的移动平均值突 破上、下轨来得到交易信号。动态区间的方法使得指标能够根据过去一段时间的行 情来自动地调整指标阈值。 计算当前值在最高、最低值之间的位置： 比如KDJ指标构造过程中的未成熟随机值就是度量当前收盘价在过去N天的最 高价和最低价之间的位置，TMF指标反映了收盘价在真实最高价和真实最低价之间 的位置，POS指标用来衡量当前的N天收益率在过去N天的N天收益率最大值和N天 收益率最小值之间的位置。

以价格为权重求成交量的加权和（移动平均）： 比如KO指标用典型价格的变化（只考虑变化方向，不考虑变化量）对成交量加 权，OBV用收盘价的变化（只考虑变化方向，不考虑变化量）对成交量加权，PVT 指标用收盘价的变化率（即考虑方向又考虑变化幅度）对成交量加权。 以成交量为权重求价格的加权和（移动平均）： 比如VWAP指标用成交量作为权重对收盘价求加权移动平均，AMV指标用成交 量作为权重对开盘价和收盘价的均值求加权移动平均。

RSI式构造方法： 有部分指标的构造方法与RSI类似，不同的是将其中的部分成分（比如价格）和 条件进行了替换。比如构造MFI指标时在上升和下跌的条件判断用的是典型价格而不 是收盘价，且其是对MF求和而不是收盘价的变化值。IMI指标计算时把RSI指标中的 收盘价与前一天的收盘价替换为了收盘价和开盘价。 我们这里只是举了少部分技术指标构造思路的例子。那么技术指标有效背后的 逻辑是什么？

以均线为例，均线具有支撑作用和阻力作用，在一个支撑位，越多的人相信技 术指标，就会有越多人觉得均线上方有支撑，在价格波动到均线附近的时候就会有 大量买入资金流入，导致股价跌不下去。同时，均线也代表着价格变化的趋势，比 如常见的双均线策略，当短期均线上（下）穿长期均线时，我们认为短期价格的趋 势是向上（下）的，应该买入（卖出）。在价格上涨时人们会更贪婪地在高价位买 入，而在价格下跌时人们会恐慌地在低价位卖出，

因此在价格上涨时会推动最高价 离价格N天的移动平均值越来越远，在价格下跌时会推动最低价离价格N天的移动平 均值越来越远，所以可以用最高价或最低价与价格的移动平均的差值来衡量当前市 场的多、空力量。再比如PVI和NVI指标，PVI是成交量升高的交易日的价格变化率 的累积，而NVI是成交量降低的交易日的价格变化率的累积。PVI和NVI相关理论认 为，如果当前价涨量增（缩），则是散户（大户）主导市场，PVI(NVI)可以用来识 别散户（大户）主导的市场。

二、关于可转债池的预处理

对于量化选股策略，通常会在股票池的基础上进行一定范围的剔除，例如剔除 ST个股、停牌个股、买入时涨停的个股等。同样的，对于可转债池，我们也会根据 资产特点进行一定范围的剔除。

（一）剔除剩余规模较小的转债

由于剩余规模较小的转债流动性相对较差，对于机构投资者来说配置意义不大。 因此我们在选债池中剔除了当期剩余规模小于2亿元的可转债。 以下为2019年以来，每个月由剩余规模条件被剔除的样本数量和占比。

（二）剔除具有赎回风险的可转债

在可转债三大特殊条款——赎回条款、下修条款和回售条款中，触发后对转债 价格会有负面影响的主要是赎回条款。因此我们有必要在可转债池中，剔除具有赎 回风险的可转债。 具体来说，一般情况下，可转债上市满6个月后，可转债正股在30个交易日中至 少有15个交易日的价格在转股价*130%以上时，上市公司可以以一个比较低的价格 提前赎回投资者手里的可转债。当满足上述赎回条件后，上市公司召开董事会进行 讨论，如果董事会同意强赎，就会发布赎回公告，提醒投资人在某个规定的日期前， 尽快卖出可转债或者进行转股；若董事会不同意强赎，上市公司放弃强制赎回的权 利。

当然，也有少量转债的赎回条款参数会有一些变化，例如晨丰转债（113628.SH） 的提前赎回条件为可转债正股连续30个交易日的价格在转股价*130%以上、迪森转 债（123023.SZ）的提前赎回条件为可转债正股在20个交易日中至少有10个交易日 的价格在转股价*130%以上。 当上市公司公告强赎后，转债价格往往出现下跌。以下我们测算了2019年以来 公告强赎后若干个交易日可转债的平均累积收益率。

但是在满足强赎条件时，即可转债正股在30个交易日中至少有15个交易日的价 格在转股价*130%以上时，将可转债从选债池中剔除，也并不是一个好的选择。原 因在于当可转债即将满足该条件时，可转债持有者已经出现一定的强赎预期，开始 抛售相应的转债。以上述强赎条件为例，我们测算了2019年以来可转债正股在30个 交易日中至少有8-14个交易日的价格在转股价*130%以上时，接下来相应1-7个交易 日的可转债平均累积收益率。

从测算结果来看，当距离强赎条件满足日N还有至少6个交易日时（例如上述15 个交易日条件中，已有9个交易日正股价格超过转股价格的130%），将相应的可转 债卖出，可以尽量减小损失。 类似的，如果按照上述方案，在每月底的可转债池（已剔除剩余规模2亿以下的 转债）中剔除距离强赎条件满足日N小于等于6个交易日的可转债，2019年以来每期 剔除的可转债数量和占比分布。

另外，部分上市公司在可转债满足赎回条件后，由于种种原因不采取赎回措施， 并会进行公告。对于之前从可转债池剔除的转债，如果在T月公告不赎回，我们会在 T+1月将该可转债重新入池。

三、传统技术因子在可转债量化组合中的应用

我们根据WorldQuant论文《101 Formulaic Alphas》，构造了80个可转债技术 因子（剔除了论文中需要进行行业中性以及涉及市值指标的因子），对国内可转债 进行量化组合测算。

（一）可转债分层

可转债兼具股性和债性。可转债的债性表现为：如果债券持有人不执行转股条 款，且没有提前赎回，可转债可以看作一个固定利率且到期还本的普通债券；此时 可以利用票面利率、到期收益率和到期时间计算出该普通债券的价值，称为可转债 的纯债价值，又称为底价，计算公式为： 纯债价值 = ∑ ??? (1 + ?) ? T i 其中???为每一期的现金流，?表示可转债对应评级的到期收益率，T表示可转债 到期日的时间。

可转债的股性表现为可转债价格对正股价格波动的敏感程度。根据可转债的转 股比率，可以计算出可转债转换为股票后的价值，称为可转债的转股价值，又称为 平价。正股股价的变化带动可转债转股价值的变动，进而影响转债价格。可转债每 100面值的转股价格计算公式如下： 转股价值 = 100 转股价格 × 当前股价 可转债股性和债性的大小影响着不同因子在可转债上的表现，因此有必要根据 可转债的股性和债性将可转债进行分层，对不同性质的可转债分层分析。常见的可 转债分层依据有可转债的平价以及可转债“平价/底价”的比值。我们根据可转债 “平价/底价-1”这一指标，按照±15%将可转债划分为三层：偏债层可转债、中性层 可转债和偏股层可转债。

（二）单因子回测结果

我们首先构建单因子回测框架，对上述80个因子分别进行分层回测，测试因子 的方向以及有效性。我们的因子测试框架如下： 回测区间：2019年1月至2023年9月 回测频率：月度调仓 回测方法：每个月月底根据 “平价/底价-1”等于±15%将可转债分为三层。每 层内根据因子的历史ICIR确定因子在该层的方向，并根据因子值进行排序。选取正 向前10%的可转债构建多头，选取最后10%的可转债构建空头组合，基于多头组合 和空头组合构建多空组合。组合内可转债采用等权组合，持有期为一个月，可转债 双边交易成本假定为0.1%。 这里列举了每层多头组合表现最好的3个因子。

从分层上看，偏股层在收益方面有着突出的表现，偏债层组合的收益率稍低， 但在波动风险方面的表现上明显更优，中性层则介于二者之间。

（三）多因子组合策略

在单因子测算的基础上，建立多因子的回测框架。首先，我们将80个技术因子 全部纳入测算框架。 回测区间：2019年1月至2023年9月 回测频率：月度调仓 交易成本：双边0.1% 回测方法：首先将可转债分为偏债、中性和偏股的三层。每一层内，每期采用 滚动一年时间窗口计算各因子IC序列的收益风险比（ICIR），并将ICIR的绝对值作 为当期因子打分的权重，再利用Z-Score标准化后的因子进行综合打分，每一期选取 综合得分前10%的转债构建多头组合，组合内可转债等权。 各层中的多因子策略结果如下图表所示。2019年以来，偏债层年化收益率为 5.57%，中性层年化收益率为9.03%，偏股层年化收益率为35.23%。

进一步，我们在每层分别使用单因子回测部分得出的10个最有效因子进行打分， 构造精选多因子策略。2019年以来，偏债层年化收益率为11.35%，中性层年化收益 率为22.95%，偏股层年化收益率为42.92%。相对于采用所有技术因子综合打分的 策略，各层收益和夏普比率均出现较为明显的提升。

四、比较基准的优化

目前可转债组合策略中常见的比较基准是中证转债指数（000832.CSI），其余 指数如可转债基金指数（885077.WI）等存在成立时间较短的问题。但由于可转债 兼具股性和债性，因此中证转债指数在不同时期波动特性不同，波动特征不够清晰。 所以我们认为有必要提出三个单独的分层转债指数，以便更好地对可转债策略进行 对比与分析。 参考中证转债指数（000832.CSI）的编制方案，我们选择了2019年以来的所有 剩余规模大于2亿元可转债样本，每个交易日动态划分为偏股层、中性层、偏债层， 以市值加权的方式分别构造偏债转债指数、中性转债指数以及偏股转债指数，指数 的净值情况。

使用分层转债指数作为新的比较基准。 偏股层在收益方面有着突出的表现；偏债层组合的收益率低，但在波动风险方 面的表现上明显更优；中性层则介于二者之间。

 

编辑：520中国