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A股可转债分析——转股/纯债/期权三维估值、下修/强赎/回售博弈、双低策略与转债轮动选债框架
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A股可转债分析——转股/纯债/期权三维估值、下修/强赎/回售博弈、双低策略与转债轮动选债框架
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Based on SOC occupation classification
| name | convertible-bond |
| description | A股可转债分析——转股/纯债/期权三维估值、下修/强赎/回售博弈、双低策略与转债轮动选债框架 |
| category | asset-class |
A股可转债是具有"债底保护+股票期权"特征的混合品种。本skill覆盖可转债三维估值、条款博弈分析、双低策略和轮动选债框架。
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 面值 | 100元 | - |
| 票面利率 | 递增,通常0.3%-2.0% | 第1年0.4%...第6年2.0% |
| 转股价 | 转换成股票的价格 | 转股价15.00元 |
| 到期期限 | 通常6年 | 2024-2030 |
| 到期赎回价 | 面值+最后一年利息+补偿 | 110-115元 |
| 回售条款 | 股价持续低于转股价70%可回售 | 连续30个交易日中30天<70% |
| 强赎条款 | 股价持续高于转股价130%可强赎 | 连续30个交易日中15天>130% |
| 下修条款 | 可以下调转股价 | 连续30个交易日中15天<85% |
转股价值 = 面值 / 转股价 × 正股价格
= 100 / 15.00 × 18.00 = 120.00元
转股溢价率 = (转债价格 - 转股价值) / 转股价值 × 100%
= (125 - 120) / 120 × 100% = 4.17%
纯债价值 = Σ(票息 / (1+r)^t) + 到期赎回价 / (1+r)^n
≈ 85-95元(取决于剩余期限和利率)
纯债溢价率 = (转债价格 - 纯债价值) / 纯债价值 × 100%
def bond_floor(coupon_rates: list, years_remaining: float,
redemption_price: float = 110, yield_rate: float = 0.03) -> float:
"""
Args:
coupon_rates: 剩余各年票面利率列表,如 [0.8, 1.0, 1.5, 2.0]
years_remaining: 剩余年限
redemption_price: 到期赎回价
yield_rate: 折现率(同期信用债收益率,约2.5-4%)
Returns:
纯债价值
"""
pv = sum(c * 100 / (1 + yield_rate)**i for i, c in enumerate(coupon_rates, 1))
pv += redemption_price / (1 + yield_rate)**len(coupon_rates)
return pv
纯债价值含义:
转股价值 = 100 / 转股价 × 正股当前价
影响因子:
- 正股价格(正相关)
- 转股价(负相关)
- 下修转股价 → 转股价值上升
期权价值 = 转债价格 - max(纯债价值, 转股价值)
期权价值高 → 市场看好正股上涨潜力 或 看好下修概率
期权价值低/负 → 便宜(可能有机会)
| 转股价值 | 纯债价值 | 转债类型 | 策略 |
|---|---|---|---|
| >120 | 不重要 | 偏股型 | 跟随正股,关注强赎风险 |
| 100-120 | 不重要 | 平衡型 | 进可攻退可守,最佳区间 |
| <100 | >90 | 偏债型 | 持有吃利息,等下修/正股反弹 |
| <80 | <85 | 困境型 | 高风险,可能有信用风险 |
触发条件:连续30个交易日中15天正股收盘价低于当期转股价的85%。
下修概率评估:
1. 触发条件已满足/接近满足 → 高概率
2. 大股东持有大量转债未转股 → 高概率(有动力下修)
3. 公司即将面临回售 → 高概率(下修避免回售)
4. 公司现金充裕、无还债压力 → 低概率(无动力下修)
5. 转股会大幅稀释股权 → 低概率(控制权顾虑)
下修后影响:
- 转股价值 = 100 / 新转股价 × 正股价,通常瞬间上升
- 转债价格通常上涨 5-15%
- 但正股可能因稀释预期下跌
触发条件:连续30个交易日中15天正股收盘价高于转股价的130%。
强赎应对:
1. 公告强赎 → 必须在赎回日前转股或卖出
2. 赎回价通常 100.XX 元 → 远低于转股价值
3. 不转股 = 巨亏(如转债价160元,赎回价100元)
强赎信号:
- 正股价持续>转股价130% → 数天数
- 公司公告"不提前赎回" → 暂时安全
- 转股进度已>90% → 可能不赎回
触发条件:正股价连续30天低于转股价的70%(最后2个计息年度)。
回售 = 投资者有权以面值+利息卖回给公司
公司应对:
1. 下修转股价 → 避免回售
2. 拉升股价 → 避免触发条件
3. 接受回售 → 掏钱还债
投资者策略:
- 在回售期持有纯债价值附近的转债 → 下有回售保底
- 下修预期 → 赚下修收益
双低值 = 转债价格 + 转股溢价率 × 100
双低值越低 → 价格低 + 溢价率低 → 性价比高
筛选条件:
1. 双低值 < 130(严格)或 < 150(宽松)
2. 转债价格 < 115(安全)
3. 转股溢价率 < 30%(弹性)
4. 剩余期限 > 1年(避免到期压力)
5. 信用评级 ≥ AA-(避免信用风险)
### 双低排名 Top 10
| 排名 | 转债名 | 价格 | 溢价率 | 双低值 | 评级 | 剩余年限 |
|------|--------|------|--------|--------|------|---------|
| 1 | XX转债 | 105.2 | 12.3% | 117.5 | AA | 3.2年 |
| 2 | YY转债 | 108.5 | 15.6% | 124.1 | AA | 2.8年 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
class ConvertibleBondEngine:
"""双低策略信号引擎"""
def generate(self, data_map):
# 每月末计算双低值
# 选 Top N 等权配置
# 下月初调仓
pass
历史表现参考(A股可转债):
| 维度 | 指标 | 信号 |
|---|---|---|
| 价格 | 转债价格 | <110超便宜, 110-120合理, >130偏贵 |
| 弹性 | 转股溢价率 | <10%高弹性, 10-30%中等, >50%纯债 |
| 安全 | 纯债价值/价格 | >0.9安全边际高 |
| 下修 | 下修概率 | 大股东持仓+接近触发=高概率 |
| 正股 | 正股动量 | 正股趋势向好=弹性来源 |
1. 全市场筛选(剔除: 已退市/已公告强赎/评级<A+)
2. 计算各维度得分
3. 综合打分排名
4. 选 Top 15-20 只等权配置
5. 每月调仓一次
## 可转债分析: [转债名称/代码]
### 基本信息
| 指标 | 值 |
|------|-----|
| 当前价 | 112.50 |
| 转股价值 | 98.30 |
| 纯债价值 | 92.15 |
| 转股溢价率 | 14.4% |
| 纯债溢价率 | 22.1% |
| 双低值 | 126.9 |
| 剩余年限 | 3.5年 |
| 评级 | AA |
### 三维估值
- **债底保护**: 纯债价值92.15, 下跌空间约18%有保护
- **股性弹性**: 溢价率14.4%偏低, 正股上涨10%转债预计涨8%
- **期权价值**: 转债价格-max(纯债,转股)=14.2, 合理
### 条款博弈
- **下修概率**: 中(正股距下修触发价还有12%空间)
- **强赎风险**: 低(正股距强赎线还有35%)
- **回售保护**: 尚未进入回售期
### 投资建议
双低值126.9,属于性价比区间。建议...
Candlestick pattern recognition engine, pure pandas vectorized implementation of 15 classic candlestick patterns (5 single-candle + 5 double-candle + 4 triple-candle + 1 trend confirmation), generating a composite signal from bullish/bearish pattern scores.
基于缠论(缠中说禅)的形态识别引擎,使用czsc库自动检测K线分型、笔、中枢,并生成一买/一卖/二买/二卖/三买/三卖等买卖点信号。支持多周期分析和形态分类(3/5/7/9/11笔形态)。
公司事件驱动分析:并购套利价差计算、大股东增减持信号、股权激励解读、定增配股影响评估、A股ST/退市预警
Data source selection — VN-only. All data comes from vnstock (fundamentals + OHLCV) and VietFin DNSE (OHLCV fallback).
Elliott Wave Theory signal engine. Detects swing points through Zigzag, matches 5-wave impulse and 3-wave corrective structures, validates them with Fibonacci wave relationships, and generates trend-top / correction-complete signals. Pure in-house pandas implementation.
ETF分析:产品筛选、费率对比、跟踪误差、流动性评估、策略应用与中国市场ETF量化配置框架。