市场分歧没有往年大，毕竟高估值给市场带来的影响刚过去不久。当然，共识也不意味着更好做，就当下来看，资管机构普遍感到高估值让择券变得困难，达成客户期待相对较难。不过，如果思路稍打开，考虑可对冲的情况，我们也许有更多选择。目前，转债不能融资融券，但转债ETF则是融资融券标的，尽管余额不多 —— 但7月以来也大幅提高 —— 我们也可以探究其中的操作可能性。
由于与传统的择券、择时有诸多不同，我们专门设计了交易模块。比较不同的是，如果我们考虑融资融券，那么保证金、借入借出成本，以及对冲端（股指期货）需要考虑保证金、逐日结算及主力合约展期问题。因此，在此前转债策略的框架中比较难实现，我们要重新设计。在此限于篇幅我们不一一展示回测模块的实现，仅展示较为关键的回测函数，此处我们没有调用外部库，而是采取了更简单的设计：
def run_backtest(self, strategy_func):
# 重置状态，持仓、现金等
self.reset()
for i, date in enumerate(self.trading_days):
# 1. 检查期货展期
for code in list(self.positions.keys()):
if'.CFE'in code: # 检查所有期货代码
product = code[:2]
position = self.positions[code]
need_rollover, new_contract = self.check_rollover(product, date, code)
if need_rollover and new_contract:
self.rollover_position(product, date, code, new_contract, position)
# 2. 执行策略
if hasattr(strategy_func, 'generate_signals'):
signals = strategy_func.generate_signals(date)
else:
signals = strategy_func(date, self)
if signals:
for code, target_position in signals.items():
self.execute_trade(date, code, target_position)
# 3. 期货每日结算（关键！必须在计算净值之前）
self.daily_settlement(date)
# 4. 计算组合价值
portfolio_value = self.calculate_portfolio_value(date)
self.total_value_history.append({
'date': date,
'total_value': portfolio_value,
'cash': self.cash,
'positions': self.positions.copy()
})
return self.generate_report()
可见此处有唯一外部参数，即策略变量，该变量必须有功能“generate_signals”。下面是一个示例，也是我们后来进行简单测试的函数。简单来说，这里利用已经计算好的“甜点率”数据（详见《转债择时体系1》），在甜点率颇高时，利用转债不对称性优势，买入转债ETF，用IM对冲，相反则融券卖出ETF，做多IM对冲风险。
class use_cookie_rate:
def __init__(self, backtest):
self.backtest = backtest
# 读取外部数据，甜点率
self.indicator = pd.read_excel('甜点率.xlsx', index_col=0, parse_dates=True)
def
generate_signals(self, date):
'''关键功能函数'''
signals = {}
etf_price = self.backtest.get_current_price(self.backtest.etf_code, date)
cookie_rate = self.indicator.loc[:date, '甜点率'].iloc[-1]
# 选择IM的主力合约
ic_contract = self.backtest._get_dominant_futures('IM', date)
ic_price = self.backtest.get_current_price(ic_contract, date)
if cookie_rate > 40:
print('''甜点率大于40，多ETF，空股指期货''')
delta = calc_delta(self.df, date) # 计算个券的加权平均Delta，以计算对冲比例
available_cb_capital = nav * 0.9 / 1.09# 仅使用部分仓位
etf_shares = int(available_cb_capital / etf_price / 100) * 100# 为取整
ic_shares = int(etf_shares * etf_price / ic_price / 200 * delta)
signals[self.backtest.etf_code] = etf_shares
signals[ic_contract] = -ic_shares
elif cookie_rate 20:
print('''甜点率小于20，空ETF，多股指期货''')
available_cb_capital = nav * 0.9 / 1.09
delta = calc_delta(self.df, date)
etf_shares = int(available_cb_capital / etf_price / 100) * 100
ic_shares = int(etf_shares * etf_price / ic_price / 200 * delta)
signals[self.backtest.etf_code] = -etf_shares
signals[ic_contract] = ic_shares
# 此外，我们设计了甜点率回到30，平掉当前头寸的设置
# signals返回了我们的目标持仓，传入回测函数，执行指令
return signals
这样，我们可以得到中等收益、低风险、高卡玛比例的策略。执行效果如下，我们没有利用杠杆，仅仅利用80%左右的名义仓位。2022年8月至今（IM合约推出较晚），可以得到6.6%附近的年化回报，最大回撤仅2.9%附近。
我们的几个看法：
1、这显然是一个很粗糙的策略，可优化的空间很多。例如我们只是利用BS公式简单计算的delta，并考虑其beta来确定对冲比例，但显然不够精细。而IM能一直对冲转债吗？也许2024年以后是的，但更早的时候来看，转债还是有很多银行占去了很大权重，图中的最大回撤就来自那段时间的偏债转债抗跌，IM风格跑输的阶段。此外，上述策略自始至终只考虑了甜点率这一个指标。
2、它也许不能作为“主力策略”，但作为组合中的辅助策略有一定潜力。即便暂不考虑融券容量，这个策略也有着“出勤率不足”的问题，在估值不过高或者不过低的时候，这个策略都在空仓状态。但如果作为补充呢？下图为这个策略在空仓时，我们采用低价策略的一个测试。
3、我们更希望投资者借此能够更加理解：估值对转债的影响，并不是高点怕下降、低点博回升。这一点早在2021年《被遗忘的theta》就有所强调，近期不少投资者的印象又有所模糊。当时我们不建议投资者相信转债估值进入“新常态”，实际上既不是不看好后续的股市走势，也甚至不是认为估值会均值恢复，而是高估值不必下降，就已经压抑了转债的不对称性并抬高了时间成本 —— 因而不必下降，就会带来负面影响。反过来，即便由于种种原因，投资者认为估值不会下降，也不是在高估状态下继续做多转债的理由。
此外，我们也在此对十大转债更新，上个月整体平淡，但模型给出的选择仍很少（选择少本身也是主要结论），我们选入沪工、大中、芳源、宙邦、中能、宏图、美锦、闻泰、贵燃和科顺。偏量化的投资者也应注意，选择减少后组合的稳定性可能下降。
本文摘自：2025年11月21日已经发布的《“利用”高估值：转债多空对冲策略的Python实践》
杨冰 分析员 SAC 执证编号：S0080515120002 SFC CE Ref：BOM868
罗凡 分析员 SAC 执证编号：S0080522070003 SFC CE Ref：BUL744
陈健恒 分析员，SAC执业证书编号：S0080511030011 SFC CE Ref：BBM220
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