谈近期“低”类策略的迷失
今年至今接近4个月的时间里，一个事实是用各类“低”来择券的效果并不好。让我们把这个事实看得更明确一些：不仅低价、低溢价、双低均未得到更好的回报，而且其中两个跑输了自己的“对照组” —— 低价组合（30%分位数下同）跑输了债性组合（平价/债底低于0.8），双低跑输了平衡性组合。低溢价率组合最终险胜高平价组，但跑输等权指数。近期不少客户也看到了上述现象，显然这并不常见：历史上即便是较简单的双低组合还没有在年度窗口下跑输。在此我们简单讨论及展望。
图表1：YTD对比：债性vs低价、平衡vs双低、股性vs低溢价率
资料来源：Wind，中金公司研究部
首先，原本理应大量重叠的“低价组”和“债性组”何以有差距？稍宏观的层面，我们拆分了这两个组合的因子暴露（常见因子正态标准化后取组合的均值），如下图。可以只关注差距较大的几个方面：
1）债性组合由于不考虑实际的价格（只关注平价），因而溢价率要高出不少 —— 这个季度看，这方面的问题似乎没有给这个组合带来更多阻碍，后文讨论；
2）低价组合的平均规模要大不少，同时波动性因子的负暴露更为明显 —— 简单来说，相比于不在乎价格的债性组合，低价组合纳入了更大比例的大盘、低弹性品种。尤其规模因子（流通市值因子类同），虽然在春节前有过一段表现，而近期也有中特估的加持，但整体上在过去的四个月里，对转债依然是负面贡献。
图表2：低价类策略跑输债性策略
资料来源：Wind，中金公司研究部
个券层面的反映会更加直观一些：
1、 属债性而不属低价的个券中，包括了较多的电子（兴森、利德、聚飞）、医疗（润达，但这个品种的价格距离入选低价组合也仅差之毫厘）、软件（银信、思特），这些品种后来创造了较大的回报；
图表3：兴森转债（单位：元）
资料来源：Wind，中金公司研究部
2、 在低价组合却不在债性的个券包括：三峡EB2、光大、苏农、无锡以及大秦等 —— 这似乎与直观不符，毕竟近期在中特估的带动下，大盘个券表现不错。而实际上，以大秦为例，其今年以来涨4.8%，尤其近两个月表现突出，但拉到4个月视角下，仍跑输了等权指数，更不必说其他正股表现较弱的品种；
图表4：光大转债（已经到期退市，单位：元）
资料来源：Wind，中金公司研究部
3、 此外，搜特、正邦、鸿达都在低价组合里，但由于债底更低，不在“债性”组合中。那么，简而言之低价组合跑输的部分，主要来自弹性缺失、大盘过多以及偶发的信用风险。更简而言之：这些都是低价组合的老问题，每一个问题过去也曾经集中出现过，这个季度显然也是其中的一员。
双低组合跑输平衡组合的原因有些类似。（这里双低为我们的EasyBall方法，即对价格和溢价率分别排序并将排名加总后取前50%，平衡则是平价/债底水平在0.8~1.2之间的品种）下图为两组转债在年初时的风格暴露，明显的差异包括：
1） 由于算法差异，EasyBall实际会比平衡性略"低价"一点；
2） EasyBall在规模上有明显的正暴露，同样也附带这波动率更大的负暴露。因此，与低价类似地，EasyBall由于更多纳入了大盘转债而吃亏；
3） 动量因子略有正面暴露，事后看这一部分也起着正面的作用，但实际情况是其不足以抹平第二点问题带来的差异；
4） 没有提及的“资产负债率”？一方面与前述的大盘问题基本重合，资产负债率排序靠前的主要是金融、交运、建筑及大盘农业类转债。当然，以截至三季报的情况看，资产负债率相比均值高出超过3倍差的并非银行，而是搜特和正邦。
5） 是否有赎回问题？实际情况是确实在EasyBall中的个券确实涉及了不少赎回问题，但不应是主要问题——甚至没有造成负面贡献。例如以年初持仓为例，虽有日丰、君禾、元力及苏试等赎回券，但拓尔也带来了额外的回报，平均下来反而没有因为赎回问题而吃亏。
图表5：双低跑输平衡类策略
资料来源：Wind，中金公司研究部
其他容易被忽略的因子表现：
1、高波动在今年没有创造超额回报，选择波动最高的30%的转债，反而跑输指数。这一点也造成我们选择的十大转债未能在今年轻易拿回超额回报，历史上这个因子具备较为稳定的正面作用。但这个因子不是简单地失效了，下图我们将转债按照120日波动率大小分为5组（从小到大），事实上在前4组（0~80%分位数）还是遵循过往的规律——这个范围内，高波动在创造高回报、高盈亏比——但第五组出现了明显的极盛而衰。
图表6：波动率的五组测试：2023年至今
资料来源：Wind，中金公司研究部
分拆到个券之后，能看到这一组"波动最高"的转债，在一月尚可延续高弹性、高回报，但在后来出现调整的因素包括：
1） 虽然赎回问题没有造成easyball的困扰，但在这个组别里，赎回退市的比例显得过大。第五组中几乎囊括了所有赎回退市的品种，且没包括拓尔 —— 一定程度上并非巧合，一些转债会在某些时段突然放大波动，赎回触发后又未能延续表现，2017年以前来到这个市场的投资者可能会更加熟悉这个场景。
图表7：盘龙转债（单位：元）
资料来源：Wind，中金公司研究部
2） 近期股市整体出现了波动率的收缩，意味着不少品种，在前期波动率放大后，未能将弹性延续下去 —— 也就是说这并非高波动失效了，而是用过去120日、60日的历史波动作为未来波动的描述存在缺陷。
图表8：瑞鹄转债正股（单位：元）
资料来源：Wind，中金公司研究部
小结：
1、低价与双低跑输“对照组”的具体原因比较类似，大体上看就是规模因子暴露较大，并部分收录了一些退市、信用风险的品种。显然，这些都是“老问题”，只是近两年被不同程度忽略着；
2、有一定启示意义的是规模因子暴露的问题，我们认为整体仍保持对小盘的看多。即便EasyBall这样简单的算法在历史上值得信任，但毕竟所赚的是估值的钱，需要保证偏向的其他因子至少不过于拖累。因此这里的启示是，如果某个组合在基础因子上有较大的暴露，我们需要考虑通过调整权重来尽量保持该因子中性，相应的方法有很多，这里不展开；
3、退市和高信用风险是否要且能规避呢？这是一个定量的问题，由于绝大多数转债不存在这样的风险，我们只需要关注其中的可能发生退市、存在高信用风险的品种（因为对这个问题考虑得过于严重，则会更加确定性地对组合的回报有所伤害）。其中退市风险问题我们在《挑战：EasyBall可以更稳吗？——转债退市风险测算与Python实现》中有所谈及。
此外，多数转债投资者，尤其是量化策略型投资者对财务、信用带来的风险相对陌生，一种思路是做一个简易的定量模型，来圈定那极少数“高风险”券的范围。下图为一个示例，我们以常用的9个财务指标，用Scikit-Learn中的随机森林模型对债券的隐含违约率进行建模。投资者亦可尝试更加有效的模型或变量。但以下图测试集的效果看，基本可以满足转债投资者的需求尺度。
图表9：训练随机森林代码
def trainTree(X, y):
'''X净债务比EBITDA,财务费用比EBITDA,
总债务比总资本,EBITDA利润率,速动比率,现金短期债务比,对数营收规模,对数总资产,ROA
y为中债隐含违约率
'''
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X)
X_scaled = scaler.transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y,\
test_size=0.15, random_state=0)
regr = RandomForestRegressor(min_samples_leaf=4)
regr.fit(X_train, y_train)
print('Training score:', regr.score(X_train, y_train))
print('Test score:', regr.score(X_test, y_test))
return regr
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表10：测试集预测效果（单位：%）
资料来源：Wind，中金公司研究部
4、其他因子方面，动量因子今年依然有效（120日维度），但难以覆盖规模因子带来的损耗。而高波动因子在最高的一组出现了不稳定的情形，如前所述，需要注意高波动的延续性问题，尤其使用过去一段时间的历史波动率作为替代时，要注意那些骤然放大波幅的品种是否可信。此外，低历史相对换手是个略被低估的因子。以过去20日换手率/过去120日换手率为口径，这个因子在今年创造的相对回报反而超过了动量及转债的指标。
本文摘自：2023年4月21日已经发布的《谈近期“低”类策略的迷失》
杨 冰 分析员，SAC执业证书编号：S0080515120002；SFC CE Ref: BOM868
陈健恒 分析员，SAC执业证书编号：S0080511030011；SFC CE Ref: BBM220
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