【python量化回测(二)】可转债双低策略收益率与最大回撤

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可转债量化分析   2021-5-5 09:20   8127   0
用双低百度搜索图片,出来的是是双低高跟鞋和双低玉米油,所以图就凑合了。
上一篇文章【python量化回测】可转债折价策略收益率与最大回撤,中,可转债折价策略的在转债信用申购后的年化收益率达到了惊人的64%,3年来累计收益率为410%。这似乎是一个牛币哄哄的策略。不过文中也提到,转债市场市场变幻莫测,新玩法层出不穷。
目前还没大面积发生高价折价转债的正股进入漫长熊市,从而让转债也跟随大幅下跌,即使轮到到其他折价的转债,在普跌行情下轮动后转债也跟随下跌,这种情形下的回撤应该会非常大。
因为对于脱离债底的高价折价可转债(转债价格大于180以上),其实质和买入正股差不多(排除像英科转债这种高价高分红导致转股价大幅下调的个例),因为从回测数据中,2018年的熊市中,对于折价可转债而言,虽然有一定回撤,但是因为本身转债价格不高,在面值附近折价,有债底的保护,即使遇到暴跌行情亏损也不会太大
对于2000多元的折价的英科转债,可能部分投资者会有恐高心理,不太敢买入或者重仓持有。那么双低策略应该适合稳健的投资者。
接下来笔者继续使用优矿平台对可转债采用双低策略轮动,并与折价策略的收益率与最大回撤做比较。
[h2]双低值计算[/h2]双低值采用最简单的计算方式:可转债价格 + 溢价率*100
举个例子



鸿达转债现价是 98.41,溢价率是2.39%,那么计算出来的双低值为 98.41 + 2.39 = 100.74 , 这也是集思录网站采用的双低计算方式。
策略采用的是轮动双低值前10名的标的,在一个周期(笔者为设定一周)后,把跌出前10的转债卖出,剩余仓位买入新进入前10的双低转债。
而在代码中,只需要修改
  1. 1data['DoubleLow'] = data.closePriceBond + data.bondPremRatio
复制代码
只需要把这两个值相加变成一个新列即可,然后按照新列排序,取其前10名即可。
[h2]回测时间:[/h2]设定开始时间在2018年1月1日,可转债信用申购新规后,可转债容量开始扩容。
回测终止时间为2021年4月30日,也就是当前时间的最后一个交易日,时间跨度为3年4个月(3.34年)。
买入标的为可转债债,不包含可交换债和纯债。
和上一篇的折价策略的回测时间保持一致。
[h2]回测结果:[/h2]


看到第一期买入的双低亚太,时达,特一,众信。。。。3年后它们的价格居然100元附近,如果不轮动,这几年一直持有的估计会很难受。
继续看看中间的买卖记录。






最大回撤发生的时间点:2021-02-08,也就是在年前那一波转债疯狂被锤的日子。抱团基金日日新高,转债新债上一个破发一个,中新债如同中地雷。



到最后一期



回测结果显示,最终双低转债策略的收益率为138%,时间跨度为3.34年(2018-01至2021-04),年化收益率为30%,这个收益率其实已经算很高很不错的了,不过没有对比就没有伤害,对比折价策略的年化64%超高收益率,双低策略就有点显得黯然失色了。并且牺牲掉30%的年化收益率,换来的只有4%的最大回撤控制,双低策略的最大回撤发生在今年2月份,为14.86%,相比折价策略的最大回撤18.59%,小了4%回撤大小。降低的4%的波动,换了了年化30%收益率的下降,的确是得不偿失。所以一些激进的投资者在去年开始就拥抱折价策略,目前也已经赚的盆满钵满了。



双低策略收益率曲线
为了直观显示双低策略与折价策略二者差距,把折价策略的收益率曲线合并在同一个坐标系中。



折价策略收益率 vs 双低策略收益率
从上图可以看到,在2020年6月份之后,折价策略开始了一波上爬,开始大幅跑赢双低策略收益率。可以翻回去看看当时折价的都是些什么转债。
8月1日的折价转债



10月19日的折价转债



随便挑2天的数据。上面不少折价转债当时都上到200-300多的价位,像振德医疗,英科医疗,上机数控,福莱特等股票,当时是翻了几番的股票。
因为这些正股对应的转债价格比较高,会被双低策略移出前10的排名,因为双低转债名单里头,转债价格一旦脱离120,130后,很容易就会掉出前10的位置,从而导致在转债跟随正股主升浪前就给抛掉了。
回测只是一个工具,过去的经验并不能用于预测未来,望京博格老师说过:“回测就是类似于你坐时空机回到过去,用已有的经验和历史知识来检验未来收益率,相当于你已经知道未来发生的一切,只要不是脑子有问题,回测都会获得较高的收益率”。
但回测也是必不可少的,可以用于检验你的想法。在同等条件下,也即是全部条件固定,通过改变你认为可能相关的一个因子,对整体收益率,回撤的影响的作用力。


[h2]持有个数不同的收益率:[/h2]上面数据采用的持仓10只双低转债并轮动,那么接下来我们试试使用不同的持仓数来看看收益率和最大回撤:
  • 双低转债持仓数:5个
  1. 1最高市值 2102032.44 , 当前市值 2094868.37 收益率 : 109.49% , 最大回撤 11.17%
复制代码
  • 双低转债持仓数:20个
  1. 120210427: 最高市值 2379129.34 , 当前市值 2376715.06 收益率 :137.67% , 最大回撤 15.18%
复制代码
  • 双低转债持仓数:50个
  1. 120210427: 最高市值 1972961.88 , 当前市值 1966007.52 收益率 :96.6% , 最大回撤 13.07%
复制代码
持有双低个数(5个)过低,收益率反而下降了。持有双低个数(50个)较多,收益率也明显下降了,只是没想到的是,持有5个双低转债时的最大回撤要比持有更多时的最大回撤要小。笔者对这也感到疑惑,查看交易记录,发现设置持仓双低转债为5个时,调仓的频率较低,在某几段时间内,前5的转债折价率排名较为稳定,好几个时间段都出现连续2周没有出现调仓。不过设置持有5个转债个数的收益率也不如设置持有20个的。
最终4个不同持债数目的收益率曲线图:



直接对比曲线,明显具有强烈的相关性,用相关系数测试一下


各自的相关系数都超过0.9,属于强相关。意味着只要转债整体行情一duang,无论是持有多少个双低转债,收益率也会跟着一起duang,区别只是波动的大小。
另外还可以设定回测条件的轮动天数,可以看看频繁换仓对收益率和最大回撤的影响。

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