可转债的风格轮动

1、1、 风格轮动的重要性愈发凸显市场的偏好就如风向一样，时常来回切换，在此过程中，不同特征的股票此消彼长，这就是风格的轮动。常见的风格种类有：小市值/大市值（图 1）、成长/价值（图 2）、高 beta/低 beta、周期/非周期等。广义上来说，行业与板块间的切换，也可以看作是风格的轮动。（注：本文中，我们使用中证 1000 指数与沪深 300 指数的相对表现来表征股票市场小市值/大市值的风格轮动，使用国证成长指数与国证价值指数的相对表现来表征股票市场中成长/价值的风格轮动）。图1：风格轮动：2016 年之前小市值长期占优图2：风格轮动：2019 年之前成长风格持续占优2.521.512010/

2、1/82011/1/82012/1/82013/1/82014/1/82015/1/82016/1/82017/1/82018/1/82019/1/82020/1/82021/1/82022/1/80.5小市值/大市值1.31.21.110.90.80.72010/1/82011/1/82012/1/82013/1/82014/1/82015/1/82016/1/82017/1/82018/1/82019/1/82020/1/82021/1/82022/1/80.6成长/价值数据来源：Wind、研究所数据来源：Wind、研究所近年来，风格轮动的重要性愈发凸显。一方面，随着市场的逐渐成熟，“全面

3、牛”再难寻踪迹，“结构牛”逐渐被大家所熟知和接受，在分化性的行情中找准风格的方向尤为重要。另一方面，市场的博弈加剧，风格轮动的频率也在加快。许多风格因子在过去常被归类为 alpha 因子。如图 1、图 2 所示，2016 年之前的小市值因子表现突出，2019 年之前价值风格长期领先成长风格。而如今，小市值/大市值、成长/价值更多地被作为 beta 看待，及时把握市场风向，对风格的轮动做出预判和应对，成为了投资中重要的一环。2、 转债风格轮动的思考风格是对一类个股/个券特征的归纳与观察，在 2018 年以前，转债数量较少，对转债风格的分析可能会受到个券特征的干扰。近年来，转债市场快速发展，转债数

4、量与成交活跃度都有了大幅提升，为我们对转债的特征分析提供了土壤。在前期报告可转债的多因子方法初探（以下简称转债多因子方法）、量体裁衣：可转债的分层组合方法（以下简称转债分层方法）中，我们探究了股票多因子方法在转债上的应用。本文我们将尝试研究转债上的风格轮动。、 股性转债 vs 债性转债：高波动下债性转债表现更好在转债分层方法中，我们按照转债的平底溢价率（转换价值/纯债价值-1）把转债划分成了偏股型、平衡型、偏债型三类。三类转债在期权性质、收益风险特征上存在着较大的差异（图 3）。图3：转债分层方法示意图：三类转债性质差异较大数据来源：Wind、以偏股型转债为例，我们通过如下步骤构造月度换仓的偏

5、股型转债基准组合：每月末，在市场上的存续转债中，选择余额在 2 亿以上的转债，计算转债的平底溢价率。定义平底溢价率大于 20%的转债为偏股型转债（偏债型转债的平底溢价率小于-20%，平衡型转债的平底溢价率在-20%20%之间），以月末收盘价等权建仓，持有至下一次换仓。若在换仓前转债因强赎或到期退市，以退市前最后一个交易日的收盘价作为转债的卖出价格。如图 4 与表 1 所示，得益于过去几年股票市场的良好表现，股性最强的偏股型转债，在过去几年中收益最高，但波动与最大回撤也最大，与股票资产相仿；平衡型转债与偏债型转债的股性依次减弱，两者的收益波动也较为接近。为了方便统计和研究，在本文中，我们把性质更

6、接近的平衡型转债与偏债型转债合称为债性转债（按上文类似的步骤构造债性转债的基准组合），把偏股型转债称为股性转债，探究股性转债与债性转债的轮动规律。图4：三类转债中，过去几年偏股型转债表现最好2.82.62.42.221.81.61.41.210.8偏股型转债平衡型转债偏债型转债债性转债 中证500（右轴）80007500700065006000550050004500400035003000数据来源：Wind、研究所表1：平衡型转债与偏债型转债的收益和波动较为接近偏股型转债平衡型转债偏债型转债债性转债（股性转债）年化收益率23.2%15.1%11.3%13.9%年化波动率21.7%11.6%7

7、.9%10.4%收益波动比1.071.301.421.34最大回撤25.4%14.0%12.2%13.6%日度胜率53.1%55.5%58.2%56.5%数据来源：Wind、研究所（回测区间：2017.12.292022.06.30）股性转债与债性转债主要的不同之处在于二者对股票价格涨跌的敏感性，因此，很自然想到以股票市场的涨跌来判断股性转债与债性转债的相对表现：股市上涨时，股性转债的进攻性更强，相对债性转债上涨更多；股市下跌时，债性转债体现出在防御性上的优势，相对下跌更少。如图 5 所示，中证 500 指数当月的涨跌与股性转债和债性转债的当月收益差高度相关。但问题在于，对股市中短期的涨跌的预

8、测是非常困难的，假如我们能找到股市短期涨跌的有效指标，直接交易股指是更好的选择。当月收益：股性转债10%债-15%性转债-10%-5%8%6%4%2%0%-2%-4%-6%-8%R = 0.310%5%10%15%20%25%当月收益：中证500指数-图5：股性转债和债性转债的收益差与市场涨跌密切相关数据来源：Wind、研究所（数据区间：2017.122022.05）我们从转债与股票的关系出发，寻找其他可能的影响变量：转债价格 = 平价（转 换价值）（1 + 转股溢价率），前者主要受股票市场涨跌影响，后者虽然往往因为 股票的上涨或下跌被动压缩或抬升，但一定程度上也存在着独立性。例如在2021

9、年， 股票市场整体上涨的情况下，转债市场的估值中枢（存续转债转股溢价率的中位数） 也在不断抬升。正股与估值的双击，让转债市场在 2021 年大放异彩（图 6）。而从图 6 我们还可以发现，除了股市短期大幅涨跌导致转股溢价率被动压缩或拉伸的情况外，当市场处于震荡状态时，转股溢价率的上涨更有利于股性转债。图6：转债市场在 2021 年迎来了正股和估值的双击1.61.51.41.31.21.110.90.80.70.6股性转债/债性转债中证500*转股溢价率（右轴）60%50%40%30%20%10%0%数据来源：Wind、研究所对此，我们的猜想是：在不同的转股溢价率下，股性转债/债性转债对市场涨跌

10、的敏感程度是不对称的。较低的转股溢价率在股市下跌时对转债会形成一定的保护（图 7 中绿线左侧），在市场上涨时又能收获双击的红利；而当转债整体的溢价率较高时，股市下跌时，容易形成双杀，在股市上涨时又会因为估值太高使得进一步上涨受到约束。图7：市场下跌时，不同的转股溢价率水平下，股性转债/债性转债表现不一1.21.110.90.80.70.6中证500股性转债/债性转债转股溢价率（右轴）转股溢价率较低，股性转债/债性转债不随市场下跌转股溢价率较高，股性转债/债性转债随市场下跌40%35%30%25%20%15%10%5%0%数据来源：Wind、一个很自然的想法是，当转债市场的转股溢价率较低时，做多

11、股性转债/债性转债，当转股溢价率较高时，做空股性转债/债性转债。但问题在于，转债市场的转股溢价率受股市涨跌影响较大，且所处区间不够稳定。我们需要寻找一个与转股溢价率同步性较好，且存在一定逻辑关联的指标。测试发现，市场波动率（中证 500 指数的 20 日年化波动率）与转股溢价率的同步性较好，相较于转股溢价率，市场波动率所处区间较为平稳，且与市场涨跌的关联更低（图 8）。两者的内在联系在于：转股溢价率是转债的估值指标之一，当转债的溢价较高时，其隐含波动率也较高，而隐含波动率与市场波动率也息息相关。图8：转股溢价率与市场波动率存在一定同步性1.61.51.41.31.21.110.90.8股性转债

12、/债性转债市场波动率（右轴）转股溢价率（右轴）0.60.50.40.30.20.10数据来源：Wind、研究所我们使用市场波动率替代转股溢价率，对转债的股性/债性风格轮动进行择时。2017 年以来，市场的平均波动率水平在 20%左右，我们以其作为市场波动率高低的分界线。当月末市场处于高波动状态时，次月持有债性转债，反之持有股性转债。如图 9 所示，基于市场波动率的股性/债性轮动策略表现良好，这里需要说明的是，由于回测区间内股票市场整体处于牛市，股性转债在收益上是要大幅领先于债性转债的，股性/债性轮动策略在接近一半时间持有债性转债的情况下，最终表现略微领先于一直持有股性转债，策略的波动率与最大回

13、撤也相对更小。在表 2 中，我们还可以看到，无论当月市场是涨或跌，高波动环境下股性转债与债性转债的当月收益差都要更逊一筹，这表明：市场波动率对于股性转债/债性转债相对表现的判断，一定程度上是不依赖于对市场涨跌的预判的。图9：基于市场波动率的股性/债性转债轮动策略表现良好多头空头多空收益累计 股性转债2.82.62.42.221.81.61.41.212017122920180228201804272018062920180831201810312018122820190228201904302019062820190830201910312019123120200228202004302020

14、06302020083120201030202012312021022620210430202106302021083120211029202112312022022820220429202206300.8数据来源：Wind、市场上涨市场下跌表2：低波动环境下，股性转债-债性转债的收益更高高波动0.95%0.23%低波动2.25%-0.89%数据来源：Wind、（回测区间：2017.122022.06）、 小盘 vs 大盘：股票市场的小盘/大盘风格难以映射到转债转债中，对大盘与小盘的区分可以从两个角度来定义：正股市值与转债余额。其中，前者以转债正股的流通市值大小作为区分标准，后者采用转债的余额

15、作为区分标准。类似股性转债与债性转债，我们用如下方法构造转债上小盘/大盘风格的基准指数（以转债正股市值为例）：每月末，在市场上的存续转债中，选择余额在 2 亿以上的转债，计算转债的正股流通市值。把转债按照其正股流通市值从小到大排序，等分成三组（小市值、中市值、大市值），分别构造转债的等权组合和对应正股的等权组合。逐月考察小市值组合与大市值组合的收益差，把其累计收益作为转债正股市值因子的累计收益（图 10 中蓝线），同时也考察其对应正股收益差的累计收益（图 10 中红线）。如图 10 与图 11 所示，在回测区间（2017.122022.05）内，转债上小盘风格占优：正股市值较小的转债与余额较小

16、的转债，超额收益明显更高。图10：转债正股市值因子的累计收益：正股小市值风格持续占优转债：正股市值因子累计收益（小市值-大市值）转债正股：正股市值因子累计收益（小市值-大市值）1.51.41.31.21.110.90.80.72017122920180228201804272018062920180831201810312018122820190228201904302019062820190830201910312019123120200228202004302020063020200831202010302020123120210226202104302021063020210831202

17、110292021123120220228202204290.6数据来源：Wind、研究所图11：转债余额风格因子累计收益：低余额风格持续占优转债：余额因子累计收益（小市值-大市值）转债正股：余额因子累计收益（小市值-大市值）风格累计收益：小盘股/大盘股1.41.31.21.110.90.80.72017122920180228201804272018062920180831201810312018122820190228201904302019062820190830201910312019123120200228202004302020063020200831202010302020123

18、120210226202104302021063020210831202110292021123120220228202204290.6数据来源：Wind、研究所仔细观察可以发现，正股市值因子与余额因子累计收益的走势较为接近，如图12 所示，转债的正股市值与余额显著正相关。一般而言，市值较大的公司转债发行规模也较大，虽然随着转债进入转股期，其余额会逐渐减少，但两者相关性仍然较强。回测区间内，正股市值因子与余额因子的平均相关性高达 75%，本节我们主要讨论基于正股市值因子的轮动。图12：转债余额与转债正股市值高度相关转债余额（亿，对数轴）正股市值（亿，对数轴）100010010110100100

19、010000数据来源：Wind、研究所回到转债轮动的讨论上，一个很自然的思路是，通过对股票市场中小盘/大盘风格轮动的预测，进而预测转债中小盘/大盘的风格轮动。但从图 10 与图 11 中我们还可以看到，正股市值因子累计收益的走势和股市小盘/大盘风格累计收益有着较大差距（本文我们使用中证 1000/沪深 300 作为市场小盘/大盘风格的基准指数）。虽然两者在部分拐点上基本一致，但最终表现却大相径庭。事实上，转债正股因子与当月股票市小盘/大盘风格一致的比例仅为 60%，这意味着即使我们能够对股票市场的小盘/大盘风格轮动做出较为准确的预判，也很难用其对转债正股市值因子进行择时。我们认为，转债正股与小

20、盘/大盘基准指数的市值特征差异较大，是造成“股市风格转债正股转债风格”这一链条传导不畅的重要原因。如图 13 所示，自 2018年转债市场高速扩容以来，转债正股（大市值组）的对数市值中枢与沪深 300 指数差距较大，反而更接近作为小盘股代理变量的中证 1000 指数。这导致了股票的市场风格无法有效的反映到转债的正股上。图13：转债正股与小盘/大盘基准指数的市值特征差异较大16.51615.515对沪深300中证1000 转债正股（小市值组） 转债正股（大市值组）数 14.5市14值 13.51312.52017010320170406201707042017092620171226201803

21、28201806272018091920181220201903252019062420190917201912172020031920200617202009112020121420210316202106152021090720211209202203112022061312数据来源：Wind、研究所、 成长 vs 价值：开源金工成长/价值风格轮动策略表现优秀与对转债大小盘的定义相仿，我们同样可以通过对转债正股的划分来界定转债中的价值与成长风格。一般来说，成长风格与高估值挂钩，价值风格与低估值挂钩。本节，我们考察正股估值因子 PEttm 在转债与转债正股上的表现：每月末，在市场上的存续转债

22、中，选择余额在 2 亿以上的转债，计算转债的正股流通市值。把转债按照PEttm 从小到大排序，等分成三组（高估值、中估值、低市值），分别构造转债的等权组合和对应正股的等权组合。逐月考察高估值组合与低估值组合的收益差，把其累计收益作为转债正股市值因子的累计收益（图 14 中蓝线），同时也考察其对应正股收益差的累计收益（图 14 中红线）。结果显示，估值因子在转债上与正股表现同步性较高，也与同期成长/价值的风格走势贴近。因此，我们可以通过对股票市场成长/价值风格切换的判断，在转债上进行成长与价值的风格轮动。图14：市场的成长/价值风格累计收益与转债估值因子累计收益基本同步转债：正股估值因子累计收益

23、（高估值组-低估值组） 转债正股：正股估值因子累计收益（高估值组-低估值组） 风格累计收益：成长/价值1.71.61.51.41.31.21.110.90.820171229201802282018042720180629201808312018103120181228201902282019043020190628201908302019103120191231202002282020043020200630202008312020103020201231202102262021043020210630202108312021102920211231202202282022042920220

24、6300.7数据来源：Wind、研究所A 股市场的风格轮动与行业轮动密切相关，在前期报告A 股风格轮动：规律认知与策略实践中，我们通过行业的 PB-ROE 框架建立起了行业和风格间的映射关系，并把每月的行业轮动信号聚合起来，得到了基于行业轮动信号的成长/价值风格轮动策略。如图 15 所示，策略表现优秀，2016 年 12 月至今，月度多空胜率可达 64%。图15：开源金工成长/价值风格轮动策略表现优秀风格轮动空头风格轮动多头基准（成长价值等权） 多空收益2.32.11.91.71.51.31.10.90.720161230201702282017042820170630201708312017

25、1031201712292018022820180427201806292018083120181031201812282019022820190430201906282019083020191031201912312020022820200430202006302020083120201030202012312021022620210430202106302021083120211029202112312022022820220430202206300.5数据来源：Wind、我们使用成长/价值风格轮动信号对正股估值因子的方向进行调整：当信号看多成长风格时，做多正股估值较高的转债，做空正股估值

26、较低的转债，当信号看多价值风格时，做多正股估值较低的转债，做空正股估值较高的转债。相较基准，调整后的估值因子累计收益有显著提升（图 16）。图16：调整后的正股估值因子表现更优正股估值因子累计收益（高估值组-低估值组）正股估值因子累计收益（调整后）1.61.51.41.31.21.120171229201802282018042720180629201808312018103120181228201902282019043020190628201908302019103120191231202002282020043020200630202008312020103020201231202102

27、26202104302021063020210831202110292021123120220228202204291数据来源：Wind、研究所在股性转债与债性转债中，正股估值因子同样有一定的区分效果，但表现较为不稳定，经过调整后的正股估值因子表现大幅提升（图 17、图 18）。 正股估值因子累计收益（高估值组-低估值组） 正股估值因子累计收益（调整后）图17：调整后，估值因子在股性转债中表现提升图18：调整后，估值因子在债性转债中表现提升1.81.61.41.2120171229201803302018062920180928201812282019032920190628201909302

28、01912312020033120200630202009302020123120210331202106302021093020211231202203310.81.6正股估值因子累计收益（高估值组-低估值组）正股估值因子累计收益（调整后）1.41.212017122920180330201806292018092820181228201903292019062820190930201912312020033120200630202009302020123120210331202106302021093020211231202203310.8数据来源：Wind、研究所数据来源：Wind、研究

29、所3、 基于风格轮动的转债分层组合增强在转债分层方法中，我们基于转债的平底溢价率把转债分为偏股型、平衡型、偏债型三类后，在每一类转债中找到了适用的因子，构造出了三类转债上的优选组合，并通过对优选组合的等权配置，分别得到了开源金工转债分层组合（每月等权持有偏股型、平衡型、偏债型优选组合共 30 只转债）与转债分层稳健组合（每月等权持有平衡型、偏债型优选组合共 20 只转债），截至 2022.06.30，转债分层组合年化收益 25.6%，转债分层组合年化收益 21.4%。2022 年以来，随着股票市场的回调，偏股型转债优选组合遭遇了较大的回调（图 19）。图19：股性转债优选组合 2022 年回调明显4.504.003.503.002.502.001.501.000.50股性转债优选组合中证500（右轴）800070006000500040003000数据来源：Wind、在上一章中，我们讨论