可转债双低策略 · 从零到实盘

📚 共计 30 章节

课程导论：什么是可转债？双低策略的起源与核心逻辑

为什么普通投资者适合双低策略？课程整体框架与学习路径。

可转债基础（一）：定义、基本要素

面值、转股价、转股价值、溢价率。“债性”与“股性”双重属性。

可转债基础（二）：四大条款

转股价下修、强制赎回、回售、到期赎回。条款如何影响策略？

可转债基础（三）：定价逻辑

纯债价值、转股价值、期权价值。为什么可转债会“破发”？

双低策略核心原理

“低价格+低溢价率”数学含义。双低值公式：价格+溢价率×100。为什么能赚钱？

双低策略的进化史

从简单双低到轮动，加入规模、评级、正股质量因子。收益来源拆解。

进化多因子

数据获取（一）：数据源选择

免费数据源（集思录、宁稳网）与付费数据源（Wind、Choice）。Python爬取集思录。

数据获取（二）：requests实时行情

Python requests库爬取可转债实时数据。数据清洗与格式化，异常处理。

数据获取（三）：pandas与本地文件

pandas读取Excel/CSV，数据合并去重。构建可转债基础数据库。

pandas数据库

策略指标计算

Python计算双低值、价格、溢价率、到期收益率、转股价值。排序与筛选。

策略回测框架搭建（一）

回测重要性。搭建简单框架：定义持仓数量、调仓频率、手续费。

策略回测框架搭建（二）

轮动逻辑实现：卖出不在前N名，买入新进前N名。处理停牌、退市。

策略回测框架搭建（三）

绩效分析：年化收益、最大回撤、夏普比率、胜率。绘制资金曲线。

绩效可视化

双低策略回测实战（一）

回测2018-2020年表现。牛熊市分析：为什么熊市抗跌，牛市跟涨？

回测2018-2020

双低策略回测实战（二）

回测2021-2023年表现。分析策略失效时期，应对“黑暗时刻”。

回测2021-2023

策略优化（一）：正股质量因子

排除ST股、退市风险。加入ROE、净利润增速等基本面指标。

优化基本面

策略优化（二）：规模因子

小规模转债的“妖性”与超额收益。平衡规模与流动性。

策略优化（三）：评级因子

高评级稳定性 vs 低评级高弹性。构建多因子双低模型。

评级多因子

策略优化（四）：动态调仓频率

市场波动大提高频率，波动小降低。基于波动率的自适应调仓。

风险控制（一）：最大风险识别

信用风险、流动性风险、政策风险。如何识别高风险转债？

风险控制（二）：仓位管理

单只最大仓位、分散化投资、止损与止盈策略。

风险控制（三）：黑天鹅应对

历史违约案例（辉丰、搜特）。如何建立安全垫？

黑天鹅案例

实盘准备（一）：券商选择

支持可转债、佣金低、API友好。华宝、华泰等对比。

实盘准备（二）：账户与权限

可转债交易权限、创业板/科创板权限。资金准备与分配。

实盘自动化交易（一）：QMT/PTrade

量化平台编写自动化策略。策略部署与监控。

实盘自动化交易（二）：半自动化

Python+券商API，手动确认+自动下单。交易日志记录。

实盘监控与复盘

建立监控看板，每日/每周复盘。根据市场调整参数。

策略进阶（一）：双低+网格交易

双低持仓上做网格增厚收益。网格参数设置。

策略进阶（二）：双低+打新增强

利用持仓市值参与可转债打新。打新与双低协同。

课程总结与展望

双低策略局限性，市场变化趋势，持续学习与投资体系构建。