深度学习择时和择券：转债量化定价2.0

证券研究报告 固收定期报告/2025.09.09 核心观点 基于MLP模型寻找低估转债，2024年以来年化收益30%。当MLP模型给出的价格明显高于当前转债价格时，未来一段时间转债价格向模型价格回归的概率相对较高。因子IC在8.4%左右，因子分组单调性明显。每个月月末买入30只AA-评级及以上，未进入强赎计数，低估程度最深（MLP误差最大）的30只转债，设置双边费率千四，2024年至2025年9月8日，策略年化收益率在30%左右，其中2025年至9月8日策略绝对收益26.69%，夏普比1.68，卡玛比2.39。 分析师孙彬彬SAC证书编号：S0160525020001sunbb@ctsec.com 分析师隋修平SAC证书编号：S0160525020003suixp@ctsec.com 分析师李浩时SAC证书编号：S0160525080002lihs@ctsec.com MLP低估因子具有较强的择时效果。控回撤效果明显。历史上来看，当IC因子值小于0时，后续市场回调概率大。我们基于择时指标的多空判断做中证转债指数的模拟投资，2024年以来策略能较大程度规避市场的潜在回撤，并获得相较中证转债指数的明显超额。 相关报告 1.《 信 用|半 年 报 看 中 小 银 行 变 化 》2025-09-082.《信用|短信用再探讨》2025-09-073.《估值回稳，哪些转债超调？》2025-09-07 基于MLP模型设计以赔率为基础的凸性策略，“进可攻，退可守”。我们定义赔率因子为正股涨10%模型估计转债涨幅/正股跌10%模型估计转债跌幅，每个月月末买入30只AA-评级及以上，赔率最高的30只转债，双边千四的费率下，2024年至今策略年化收益率在22%左右，在回测期内基本稳定跑平等权重指数。整体来看，赔率策略在回撤上明显低于MLP误差策略，“进可攻，退可守”属性凸显，更适合稳健类型的投资者。 MLP低估策略、凸性策略最新一期仓位参见附录。 ❖风险提示：历史统计规律失效风险；宏观经济变化超预期风险；超预期信用事件风险 内容目录 1MLP低估因子兼具择时择券效果，跑赢等权...............................................................32MLP赔率因子“进可攻，退可守”，跑平等权..............................................................53附录：深度学习低估/凸性策略最新一期仓位................................................................64风险提示..............................................................................................................7 图表目录 图1：IC分组日度收益率均值（2024-2025.9.8）........................................................3图2：IC分组小提琴图（2024-2025.9.8）.................................................................3图3：深度学习低估策略超额（2024-2025.09.08）.....................................................4图4：MLP低估因子的IC值具具有一定动量效应..........................................................4图5：MLP低估因子IC低于0时市场情绪往往偏弱.......................................................4图6：基于MLP低估因子IC的择时设计.....................................................................5图7：基于MLP低估因子IC的中证转债指数择时.........................................................5图8：深度学习凸性策略超额（2024-2025.09.08）.....................................................5 表1：深度学习低估策略回测结果（2024-2025.09.08）...............................................3表2：深度学习凸性策略回测结果（2024-2025.9.8）...................................................5表3：2025.9.8深度学习低估策略仓位........................................................................6表4：2025.9.8深度学习凸性策略仓位........................................................................7 1MLP低估因子兼具择时择券效果，跑赢等权 我们前次提出的MLP模型的定价误差是一个良好的择券因子。当MLP模型给出的价格明显高于当前转债价格时，未来一段时间转债价格向模型价格回归的概率相对较高。在模型样本外（2024年以来）的单因子测试结果来看，MLP低估因子在5日（周度）和20日（月度）分组均具有较强的单调性，月度因子IC在8.4%左右。 数据来源：Wind，财通证券研究所注：横轴1-5是基于MLP误差从低祷高分组的组别号 数据来源：Wind，财通证券研究所注：横轴1-5是基于MLP误差从低祷高分组的组别号 基于MLP低估因子，我们设计了深度学习低估策略：每个月月末买入30只AA-评级及以上，未进入强赎计数，低估程度最深（MLP误差最大）的30只转债，设置双边费率千四，2024年至2025年9月8日，策略年化收益率在30%左右，其中2025年至9月8日策略绝对收益26.69%，夏普比1.68，卡玛比2.39。在整个期间策略显著跑赢万得可转债等权重指数。 从策略特性来看，深度学习低估策略是一个动量效应较强的策略，在市场整体表现较好时容易出现较大的超额收益，在市场整体表现偏弱时也容易出现超额亏损，虽然超额收益期间表现明显好于超额亏损期间，但也使得策略的回撤并不低。考虑到深度学习模型的黑箱属性，我们这里不做过多解读，但这一特性在我们前期报告《基于MC定价的转债择券和转债择时》中也出现过，即MC定价误差和转债整体表现存在显著正相关关系。我们认为两者或有一定通性。 数据来源：Wind，财通证券研究所注：基准为万得可转债等权重指数（889033.WI） 此外，从日度IC的曲线表现来看，我们发现因子动量特征不弱，IC表现具有显著的连续性，因此可以作为市场择时指标。历史上来看，当IC因子值小于0时，后续市场回调概率大。我们基于择时指标的多空判断做中证转债指数的模拟投资，从历史来看，策略能较大程度规避市场的潜在回撤，并获得相较中证转债指数的明显超额。 数据来源：Wind，财通证券研究所 数据来源：Wind，财通证券研究所 数据来源：Wind，财通证券研究所 数据来源：Wind，财通证券研究所 2MLP赔率因子“进可攻，退可守”，跑平等权 基于MLP模型，我们也可以设计以赔率为基础的深度学习凸性策略。我们定义赔率因子为正股涨10%模型估计转债涨幅/正股跌10%模型估计转债跌幅，每个月月末买入30只AA-评级及以上，赔率最高的30只转债，双边千四的费率下，2024年至今策略年化收益率在22%左右，在回测期内基本稳定跑平等权重指数。整体来看，赔率策略在回撤上明显低于MLP误差策略，“进可攻，退可守”属性凸显，更适合稳健类型的投资者。 数据来源：Wind，财通证券研究所 3附录：深度学习低估/凸性策略最新一期仓位 4风险提示 1、历史统计规律失效风险：由于数据收集的局限性、统计方法的差异、信息披露的不完整性或更新延迟，可能导致部分分析结果存在偏差，进而导致历史统计规律失效。 2、宏观经济变化超预期风险：宏观经济环境和财政政策是影响资本市场的关键因素。如果宏观环境出现超预期的变化，如经济增长放缓、通货膨胀率波动或外部经济冲击等，可能会对转债市场表现形成冲击。 3、超预期信用事件风险：转债具有信用债属性，若转债发行人出现信用舆情事件，可能会对转债市场形成冲击。 信息披露 ⚫分析师承诺 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，并注册为证券分析师，具备专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解。本报告清晰地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响，作者也不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。 ⚫资质声明 财通证券股份有限公司具备中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。 ⚫公司评级 以报告发布日后6个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅为标准：买入：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅大于10%；增持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在5%～10%之间；中性：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-5%～5%之间；减持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅小于-5%； 无评级：由于我们无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，致使我们无法给出明确的投资评级。 A股市场代表性指数以沪深300指数为基准；中国香港市场代表性指数以恒生指数为基准；美国市场代表性指数以标普500指数为基准。 ⚫行业评级 以报告发布日后6个月内，行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准：看好：相对表现优于同期相关证券市场代表性指数；中性：相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平；看淡：相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数。 A股市场代表性指数以沪深300指数为基准；中国香港市场代表性指数以恒生指数为基准；美国市场代表性指数以标普500指数为基准。 ⚫免责声明 本报告仅供财通证券股份有限公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。 本报告的信息来源于已公开的资料，本公司不保证该等信息的准确性、完整性。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的邀请或向他人作出邀请。 本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的价格、价值及投资收入可能会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。 本公司通过信息隔离墙对可能存在利益冲突的业务部门或关联机构之间的信息流动进行控制。因此，客户应注意，在法律许可的情况下，本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易，也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。在法律许可的情况下，本公司的员工可能担任本报告所提到的公司的董事。 本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。 本报告仅作为客户作出投资决策和公司投资顾问为客户提供投资建议的参考。客户应当独立作出投资决策，而基于本报告作出任何投资决定或就本报告要求任何解释前应咨询所在