• 短期动量因子定义为过去1个月转债收益率，长期动量因子定义为过去1年收益率减去过去1个月收益率，两因子均用于构建短动量策略和长动量策略 [pidx::3].

• 短动量策略五分组中，第五组收益明显优于其他组，表明短动量因子具有一定选债效力，年化收益约15.17%，但2021年下半年后超额收益明显减弱，2022年出现负收益 [pidx::4][pidx::5].

• 长动量策略选债能力较一般，整体年化收益10.43%，但2022年后获得明显的正超额收益，且整体回撤较大，表现波动性高 [pidx::7][pidx::8].

• 长短动量策略表现形成明显轮动：2021年前短动量表现较优，进入2021年下半年后失效，2022年后长期动量获得优异表现。中证1000指数相对沪深300指数走强，反映小盘股趋势的变化是此轮动的可能原因 [pidx::9][pidx::10].

• 报告提出基于短期动量、长期动量及其反转共4种风格的择时策略。每月末根据当月四种风格占优情况，确定次月使用的策略，从而实现灵活轮动配置，缓解单一策略风险 [pidx::11][pidx::12].

• 四风格择时策略整体年化收益13.48%，最大回撤-17.05%，相比传统短动量和长动量策略，收益回撤比和收益稳定性均有改善 [pidx::13].

• 策略信号显示2022年后，长期动量风格占优，表明市场风格轮动，择时策略通过捕捉这种轮动获得超额收益 [pidx::14].

• 根据未转股余额划分，四风格择时策略在小余额转债表现最佳，年化收益15.85%，大余额转债表现最差，年化收益仅0.59%。剔除大余额转债后，策略收益及稳定性显著提升 [pidx::15][pidx::16].

• 分板块观察，四风格择时策略在周期板块表现最佳（年化收益15.86%），大金融板块表现最差（年化收益为负，-1.73%）。剔除大金融板块后整体策略收益略有提升但不显著 [pidx::18][pidx::19][pidx::20].

• 最终提升了四风格择时策略，通过剔除大余额转债和大金融板块转债，实现策略年化收益提升至17.06%，最大回撤降到15.17%，夏普比率上升至0.99，显著改善策略表现和风险控制能力 [pidx::20][pidx::21].

• 风险提示：转债为含权债券，可能存在较大回撤；市场及政策变化也可能影响行业表现，投资者需注意策略适用样本局限及潜在统计误差风险 [pidx::0][pidx::22].

【国海证券研究所】《转债市场长短期动量的再配置探索》报告详尽解读

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《转债市场长短期动量的再配置探索》

- 作者及分析师：李杨、熊晓湛

• 发布机构：国海证券研究所

- 最新发布日期：2023年3月至6月间（具体报告正文无具体发布日期，参考相关引用和数据截止点推断）

• 主题：转债市场中短期动量和长期动量策略表现评估与优化，提出转债投资中的四风格择时策略，并探讨剔除大余额和大金融板块等样本调整后的效果。

- 研究重点：
- 转债短期动量和长期动量策略的表现及轮动特征
- 基于市场环境的四风格择时策略构建及策略优化
- 不同样本空间下策略表现差异分析
- 风险提示与现实市场适用性分析

• 核心结论：

- 短期动量策略在2021年前表现良好，但近几年效果减弱甚至负收益
- 长期动量策略相对弱势但2022年后表现提升
- 四风格择时策略有效融合长、短期动量信息，提升风险调整后收益表现
- 剔除大余额转债和大金融板块转债能进一步提升策略表现及降低回撤。

• 风险提示：

- 转债作为含权资产，存在大幅回撤风险
- 市场波动及政策变动可能影响行业及策略表现
- 样本以及数据处理存在局限，研究结论需审慎采纳

[pidx::0][pidx::1]

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二、逐节深度解读

1. 传统动量因子策略

1.1 传统动量因子构建

• 定义：

- 短期动量因子：过去1个月的收益率，反映对短期市场波动反应快的趋势。
- 长期动量因子：过去1年收益率减去过去1个月收益率，体现更长期的趋势，反应相对较慢。

• 逻辑：短期因子快速捕捉市场热点和价格动量，长期因子代表更稳定的趋势力量。

- 图1展示构建方法，区分短期与长期动量因子，[pidx::3]

1.2 短动量策略

• 方法：每月依短期动量因子将转债分为5组，买入第5组（高动量）做多，卖空第1组，构建对冲组合。

- 结果分析：
- 图2显示，第五组净值增幅最大，但净值曲线非严格单调，波动大。
- 表1展示短动量策略五分组全时段数据，第五组年化收益15.17%，最大回撤20.04%，夏普比率为0.86，收益回撤比0.76，胜率53.25%。对冲组合年化7.17%，回撤16.23%。
- 表2年度收益显示，2018、2022年表现负面，特别2022年短动量策略跌回负收益，2021年表现最优。
- 图3对比基准指数，指出2021年下半年以来，短期动量未能带来超额收益，2022年回撤加大。[pidx::4][pidx::5]

1.3 长动量策略

• 方法与短期动量类似，但以长期动量因子构建。

- 结果：
- 图4五分组净值相对重叠，说明选债能力不强，但近期有所改善。
- 表4显示长期动量各组年化收益7.5%-11%左右，第五组10.43%，但最大回撤高达31.17%。对冲组合年化仅1.12%，回撤超30%，显波动剧烈。
- 表5年度表现，2022年负收益较大，2021年前表现差，2022年后逐渐向好。
- 图5显示长期动量策略2022年后出现明显超额收益，整体波动性大。[pidx::6][pidx::7][pidx::8]

1.4 短动量策略与长动量策略对比

• 发现短期动量在2021年上半年之前表现优异，出了明显超额收益，后续表现失常。长期动量则前期表现不佳，2022年后获显著超额收益。

- 图6用中证1000与沪深300指数走势对比解释小盘股在2021年后走强，使得长期动量策略受益。短期动量依赖正股短期主题及转债估值拉升，两大因素在2022年后发生变化，导致失效。

• 图7展示短长期动量绝对收益净值走势及二者超额收益轮动格局。[pidx::9][pidx::10]

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2. 长期与短期动量策略的再配置研究

2.1 四风格择时策略构建

• 出发点：鉴于短期动量失效以及长期动量早期表现不足，尝试构建融合短期、长期及其逆转（反转）四种策略的择时体系。

- 具体策略：
1. 每月计算短期动量因子、长期动量因子及其反转因子，分别分组。
2. 将当月四种动量风格中的占优风格划分为四类。
3. 根据信号执行下月的相应策略操作。

• 图10展示策略构建流程。

- 结果显示（图11、表7、表8）：
- 四风格策略年化收益13.48%，最大回撤17.05%，夏普及收益回撤比均优于长期动量，略逊短期动量，但波动回撤更优。
- 2021年前四风格策略减少长期动量负超额的影响，有效提升表现稳定性。[pidx::11][pidx::12][pidx::13]

2.2 不同样本下策略结果

2.2.1 根据未转股余额划分

• 按未转股余额将转债拆分为：

- 小余额（2亿至10亿）
- 中余额（10亿至50亿）
- 大余额（50亿以上）

• 发现（图15，表9）：

- 小余额转债四风格策略表现最佳，年化收益15.85%，风险指标均优于其他类别。
- 大余额转债策略表现最差，年化仅0.59%，且长期超额收益为负。

• 进一步剔除大余额转债后（图16，表10，表11），策略年化收益提升至15.71%，回撤下降，2022年稳定性明显改善。[pidx::14][pidx::15][pidx::16]

2.2.2 根据板块划分

• 按转债标的板块划分为：周期、消费、大科技、大金融四类。

- 结果（图18，表12）：
- 周期板块四风格策略表现最好，年化15.86%。
- 大金融板块表现最差，年化-1.73%，超额收益长期为负。

• 试剔除大金融板块（图19，表13，表14），策略收益略增，但幅度不大。[pidx::17][pidx::18][pidx::19][pidx::20]

2.3 四风格择时策略改进

• 基于上述发现，同时剔除大余额转债和大金融板块转债，实现更优策略表现。

- 改进后年化收益17.06%，最大回撤15.17%，夏普比率与收益回撤比均明显提升（见图20，表15，表16）。

• 改进策略在关键年份均表现稳健，2022年负收益降至-1.68%，显示抗风险能力增强。[pidx::20][pidx::21][pidx::22]

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3. 风险提示

• 转债作为含权资产，内含股权选择权，波动较一般债券大，可能带来较大回撤风险。

- 市场环境及政策变化对行业表现及策略效果具有重大影响，不确定因素较多。

• 样本数据有局限，部分统计方法可能存在误差，策略适用需结合市场实时判断。

- 市场整体存在波动性风险，投资需谨慎。[pidx::22]

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三、图表深度解读

• 图1（传统动量因子构建）：明确划分短期动量因子（1个月收益率）和长期动量因子（过去1年减去过去1个月收益率）。两因子均通过转债收益率历史数据构建，但反映市场反应速度不一。

- 图2&表1（短动量策略五分组净值及全时段绩效）：图2红线（第五组）明显高于其他分组，确认短期热点转债具有较高收益潜力，但曲线波动较大，且表1显示最大回撤20%+，胜率略低于55%。对冲组合年化回报约7%，波动和胜率一般，说明策略风险仍需控制。

• 图3&表2（短动量策略净值收益与年度结果）：图3中蓝线为基准指数，黑线为第五组，灰色区域为超额收益。2021年下半年以后的区间内，超额收益消失且出现负收益，表2具体年度表现与此对应，2022年成为短动量策略表现最差年份。

- 图4&表4（长动量策略五分组净值及全时段绩效）：长动量净值线较为重叠说明分组间差异小，长期动量选债能力差，表4最大回撤较大，尤其第五组回撤31%。对冲组合季节性表现弱，且总年化仅1%左右。

• 图5&表5（长动量策略净值及年度表现）：图5蓝线基准指数强于黑线第五组前期，2022年后第五组表现优越，表5中2022年长动量负收益但利润和超额收益有所恢复。

- 图6（中证1000与沪深300走势对比）：显示2018-2023年中证1000相对于沪深300在2021年后显著跑赢，支撑长期动量策略表现的时间窗口变化。

• 图7（长短动量绝对收益净值图）：对比长短动量收益的波动，明显2021年后短期动量获益减少，长期动量相对提升，显示动量策略轮动。

- 图8（传统动量策略特点）：文字图解对动量特点进行总结，展示2021年前后短长期动量表现互补趋势。

• 图9（研究思路）：阐明策略设计流程四步，包括市场判断、信号生成、执行分析、样本分层。

- 图10（四风格择时策略构建思路）：逻辑流程图详解四类动量因子组合的择时思路，基于月度风格占优信号切换执行。

• 图11（四风格策略与传统策略绝对收益对比）：折线图显示四风格策略愈加平滑、次于短动量但优于长期动量，收益和波动综合表现较好。

- 图12、图13（策略信号及净值图）：2022年起选择长期动量信号为主，切换策略频率降低，净值曲线显示策略稳健上涨。

• 图14-16（根据未转股余额划分与剔除效果）：小余额转债超额收益稳健，图15显示大余额转债策略超额收益明显下滑，剔除大余额后整体策略表现和稳健性显著提升。

- 图17-19（板块划分及剔除大金融板块影响）：周期及大科技板块转债表现较好，大金融板块积弱，剔除大金融板块后策略轻微优化。

• 图20（四风格策略改进前后对比）：剔除大余额、大金融后策略超额收益明显提升，回撤有所降低，收益稳定性增强。

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四、估值分析

• 报告主题为量化策略与动量因子分析，未特别提及传统估值模型（如DCF、市盈率等）

- 主要通过量化分组和对冲组合构建策略绩效指标，评估策略的风险调整收益能力

• 关键指标：年化收益率、最大回撤、夏普比率、收益回撤比、胜率。结合策略信号保持动态优化，无单一静态估值模型。

- 通过剔除大余额和大金融板块转债的样本构建优化策略，有效提升收益指标并降低回撤。

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五、风险因素评估

• 资产特性风险：转债为含权资产，受正股股价波动影响较大，可能出现大幅回撤。

- 市场与政策风险：宏观经济、流动性、政策调整对行业转债价值和结构有深远影响。

• 数据与样本风险：样本量受限，统计误差可能存在，推论泛化能力有限。

- 策略风险：动量策略存在因市场情绪或结构改变而失效的风险，短期动量近期表现不佳即为警示。

• 报告未详细展开缓解方法，但通过构建多风格择时策略和样本剔除尝试降低部分风险。

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六、批判性视角与细节

• 报告体系严谨，数据详实，结论清晰，但对策略动量因子有效性的假设依赖过去表现，未来市场结构变化仍是不确定风险。

- 长短动量因子定义相对简洁，未考虑其他复合因子（如基本面、波动率等）可能导致策略改进空间受限。

• 剔除大余额和大金融板块虽提升策略表现，但缺乏深入解析剔除背后经济逻辑及市场结构影响，存在一定主观取舍风险。

- 回撤风险和极端市场下策略表现尚需更详实验证，尤其是在宏观剧烈变化时期的鲁棒性。

• 报告对指标胜率虽有展示，但整体超额收益的统计显著性、交易成本及滑点影响未论述，或影响实际投资效果。

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七、结论性综合

本报告详尽分析了中国转债市场中短期动量和长期动量策略的表现及其轮动特性，指出短期动量策略虽在2021年前表现亮眼，但近年来逐渐失效甚至出现负收益，长期动量策略则相反，2022年后获得显著正超额回报。基于此，作者创新性地提出了融合短期动量、长期动量及其对应反转策略的四风格择时策略框架，通过月度风格占优信号实现动态策略切换。

数据显示，四风格择时策略在2017年至2023年期间实现年化收益率13.48%，最大回撤17.05%，夏普比率和收益回撤比均优于单一长期动量策略，并且较短期动量策略降低了部分回撤风险。进一步基于未转股余额和板块维度，在剔除大余额转债和大金融板块转债后，策略表现得到显著提升，年化收益率提升至17.06%，最大回撤下降到15.17%，资金利用效率与风险控制能力均有提高。

图表集群从多维度验证了策略组成的合理性与选股风险特征。中证1000指数较沪深300指数的相对表现切换，映射经济环境变化与小盘股估值趋势，为策略长短动量表现轮动提供宏观解释。四风格策略及其改进版本的净值曲线平稳攀升，证明了择时策略在实际转债市场中的潜在应用价值。

然而，作为含权资产，转债市场具备较高波动性和政策敏感性，投资者仍需警惕可能的极端风险和回撤。报告强调了样本数据与统计处理有限的事实，意味着策略需要结合实际投资框架实施效果现实检验。

综合来看，报告作者严谨构建了适应转债市场动态的多风格择时动量策略，提出了基于样本剔除的优化路径，为投资者在转债市场提升收益效率和风险管理能力提供了重要参考。其中，图2、图3、图6、图10、图15、图18、图20以及对应的表1、表7、表9、表12、表15均为本报告策略核心论据和结论的实证基础，各图表体现了不同维度的策略选股效能与风险特征，构成了本文严密且富有洞察力的研究框架。

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【全文引用标注】

[pidx::0][pidx::1][pidx::3][pidx::4][pidx::5][pidx::6][pidx::7][pidx::8][pidx::9][pidx::10][pidx::11][pidx::12][pidx::13][pidx::14][pidx::15][pidx::16][pidx::17][pidx::18][pidx::19][pidx::20][pidx::21][pidx::22]

---

（完）

报告