【摘 要】
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随着我国人民币和外汇市场的逐渐健全和完善,债券投资理财产品的不断壮大和发展,投资机构对固收债券的投资不再满足于传统债券,而是逐渐转向可转换债券市场,希望通过更加灵活的可转债对投资组合的收益和风险进行优化,更主动地对组合进行管理。由于可转债股债之间具有可相互转换的特点,因此,为了能够获得高额的收益,投资者就需要更加重视其购买和转债的时机,对其进行择时性交易。目前在我国的金融市场上,存在着比较多量化择
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随着我国人民币和外汇市场的逐渐健全和完善,债券投资理财产品的不断壮大和发展,投资机构对固收债券的投资不再满足于传统债券,而是逐渐转向可转换债券市场,希望通过更加灵活的可转债对投资组合的收益和风险进行优化,更主动地对组合进行管理。由于可转债股债之间具有可相互转换的特点,因此,为了能够获得高额的收益,投资者就需要更加重视其购买和转债的时机,对其进行择时性交易。目前在我国的金融市场上,存在着比较多量化择时的投资方式,诸如神经网络、马尔科夫模型等等,但对可转债价格序列的预测未有完整研究。本文从两类机器学习模型中找出适合可转债价格拟合的模型,从而获得可以用于择时交易的预测数据。本文针对可转债的择时策略主要着重于设计的股债轮动策略,股债轮动策略的中心思想即是上涨靠股,下跌靠债,通过可转债的独有特性,对股债转换的规则进行设置并优化,分别得到能对单个转债和多个转债应用的股债轮动策略。其中,针对单个转债的策略,本文的研究证实:在优化的基础上加入纯债溢价率作为估值指标能获得更好的收益。而针对多个转债的策略,在策略设计的基础上,还需要对传统的“双低策略”进行比对,从收益和风险两个角度进行考量,发现针对多个转债的股债轮动策略表现的更好。此外,本文还加入了转债市场指数对策略有效性进行补充。本文可以为投资者构建可转债的择时策略提供参考。
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