157-可转债机构评级重仓策略
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1. 策略核心思想
1.1 定义
可转债是一种公司债券,赋予持有者在特定时间内、按特定条件将债券转换为公司股票的权利。它兼具债券和股票期权的特性,因此也被称为“混合证券”。
1.2 策略逻辑
本策略基于机构研究体系,通过量化模型筛选高评级、低估值可转债,构建长期稳健组合。核心逻辑包括:
- 安全边际:AAA级信用评级(国内最高评级)确保标的安全性
- 收益平衡:票面利率>5%提供基础收益,低转股溢价率捕捉股性机会
- 分散配置:动态调仓5只流通市值最小标的,降低单一风险
效果:
2. 策略具体实现步骤
2.1 交易费用设定
def initialize(context: bigtrader.IContext):
# 交易成本设置
context.set_commission(bigtrader.PerOrder(
buy_cost=0.0003,
sell_cost=0.0013,
min_cost=5
))
设置交易费用,买入 0.03%,卖出 0.13%,最低 5 元
2.2 选股参数设定
# 策略参数
stock_num = 5 # 持仓数量
min_yield = 0.05 # 最低票面利率
rating = 'AAA' # 信用评级要求
设定选股数量 5 只,最低票面利率 5%,信用评级为 AAA。
2.3 选股数据计算
# SQL查询语句
sql = """
SELECT
date,
instrument,
current_yield,
conversion_premium_rate AS score,
1.0/$stock_num AS weight
FROM cn_cbond_basic_info
INNER JOIN cn_cbond_analyze_metric
ON cn_cbond_basic_info.instrument = cn_cbond_analyze_metric.instrument
WHERE
current_yield > $min_yield
AND credit_rating = '$rating'
ORDER BY date, score ASC
"""
从数据库筛选符合条件的可转债数据。
2.4 数据筛选与处理
# 执行数据查询
df = dai.query(
sql,
filters={"date": [context.add_trading_days(context.start_date, -100), context.end_date]},
params={"stock_num": stock_num, "min_yield": min_yield, "rating": rating}
).df()
# 每日筛选流通市值最小的前N只
df = df.groupby('date').head(stock_num)
执行 SQL 查询,获取指定日期范围和参数条件的数据并转为 DataFrame。
2.5 调仓机制设定
# 调仓规则
df = bigtrader.TradingDaysRebalance(
rebalance_days=30, # 每30个交易日强制再平衡
context=context
).select_rebalance_data(df)
context.data = df # 存储调仓数据
每 30 个交易日强制再平衡,存储调仓数据。
2.6 策略运行与回测
performance = bigtrader.run(
market=bigtrader.Market.CN_CBOND,
frequency=bigtrader.Frequency.DAILY,
start_date="2018-01-01",
end_date="2025-03-25",
capital_base=1000000,
initialize=initialize,
handle_data=bigtrader.HandleDataLib.handle_data_weight_based,
order_price_field_buy='open',
order_price_field_sell='open'
)
performance.render()
运行策略并回测,展示结果。
3. 策略优势
- 风险控制
- AAA级标的违约率<0.1%(历史数据)
- 5只标的分散持仓降低单一风险
- 动态调仓机制及时应对市场变化
4. 完整代码
https://bigquant.com/codesharev3/6f01356d-b6a7-4b02-aa70-2affb27428c3
5. 风险提示
- 可转债价格受正股波动影响,需关注权益市场整体走势
- 低市值标的可能存在流动性风险,需动态监控
- 政策调整(如赎回条款、信用评级变化)可能影响策略表现
- 需定期优化当前收益率、信用评级等参数阈值
6. 适用场景
- 长期稳健投资者:追求低风险、稳定收益的机构或个人
- 资产配置补充:作为组合中的"安全垫"资产
- 量化策略叠加:可与趋势跟踪、套利策略组合使用
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