转债机构行为系列研究(一)：如何高频跟踪公募基金转债仓位？-250929（11页）.pdf

1、如何高频跟踪公募基金转债仓位？-转债机构行为系列研究（一）东方财富证券研究所相关研究【固收观点】估值和绝对价格是投资者对转债进行择时的常见参考，从今年表现来看，7月以前使用简单的交易规则即可取得较好的效果，但7月开始，伴随着权益市场不断向上突破，转债估值也持续抬升，单边上行行情中基于均值回归逻辑的策略较易踏空。估值是资金流向的反映，机构投资者的资金流向往往对行情具有领先意义。回顾6月下旬以来权益市场表现，本轮单边上涨行情始于前期险资等加速入市推升银行板块，使上证指数站上3400点，随后融资余额增长趋于陡峭化，混合型基金和一二级债基权益仓位提升，成长风格开始占优。公募基金是可转债市场最大的投资者

2、，其行为对可转债市场具有重要影响。公募基金可以分为主动型和被动型。主动型公募基金可转债持仓主要集中在混合型基金和一二级债基，被动型可转债基金共有2只，均为ETF。被动型基金的行为主要反映其背后的银行理财、保险资管和券商自营等的动向。使用卡尔曼滤波法对公募基金可转债仓位进行高频测算，模型测算的各季末样本基金可转债仓位绝对误差中位数在3pct左右。而对比实际变化方向，模型对样本基金各季度可转债仓位变化方向的估计准确率约为60%。公募基金在转债配置上呈现较为明显的左侧特征。以样本基金测算转债仓位中位数表征公募基金整体转债配置行为，在2022年1季度、2023年4季度和2024年3季度，公募基金“越跌

3、越买”，而在2022年6月、2024年4季度和今年1、2季度，公募基金随着转债上涨仓位有所降低。转债6月开始的加速上涨主要推动力量并非公募基金，公募基金转债仓位7月下旬才开始明显抬升。【风险提示】1.从估值到资金：择时框架的嬗变估值和绝对价格是投资者对转债进行择时的常见参考，从今年表现来看，7月以前使用简单的交易规则即可取得较好的效果，但7月开始，伴随着权益市场不断向上突破，转债估值也持续抬升，单边上行行情中基于均值回归逻辑的策略较易踏空。(divcenter)图表1：上半年价格中位数简单择时可把握两次重要拐点(/divcenter)估值是资金流向的反映，机构投资者的资金流向往往对行情具有领先

4、意义。回顾6月下旬以来权益市场表现，本轮单边上涨行情始于前期险资等加速入市推升银行板块，使上证指数站上3400点，随后融资余额增长趋于陡峭化，混合型基金和一二级债基权益仓位提升，成长风格开始占优。公募基金是可转债市场最大的投资者，截至今年8月底持有上交所可转债的35%、深交所可转债的36%，其行为对可转债市场具有重要影响。公募基金可以分为主动型和被动型。主动型公募基金可转债持仓主要集中在混合型基金和一二级债基，被动型可转债基金共有2只，均为ETF。被动型基金的行为主要反映其背后的银行理财、保险资管和券商自营等的动向，本篇报告主要聚焦主动型公募基金可转债仓位的高频测算。(divcenter)图表

5、8：主动型、被动型公募基金转债持仓(/divcenter)2.公募基金仓位高频测算公募基金披露的仓位信息频率较低，且时效性弱，在实际投资中指导意义有限。一方面，公募基金仓位在定期报告中披露，仅每个季度末的时点数据是已知的，频率较低；另一方面，公募基金定期报告披露时点滞后信息采集时点较长时间，削弱了其时效性。常用的仓位高频测算方法主要包括二次规划法和卡尔曼滤波法。二次规划法主要包括最小二乘法、逐步回归法、最小角回归、岭回归和LaSS0，通过设定目标函数也可以融入初值信息。卡尔曼滤波则是一类高效的递归算法，能够从一系列不完全及包含噪声的测量中估计动态系统的状态。2.1.卡尔曼滤波作为一类递归算法，

6、卡尔曼滤波通过k1期状态的估计值以及期的观测值计算当前状态的估计值。其运行过程包括两个阶段：预测与更新。在预测阶段，滤波器使用k-1期状态的估计值，得到期状态的估计值。在更新阶段，滤波器利用期状态的观测值优化在预测阶段获得的预测值，以获得对期状态更精确的新估计值。适用卡尔曼滤波器的一般性问题可以表述为：在离散时间过程中，状态变量xinRn满足如下方程同时，存在测量值zinRm满足：其中，uinRl为外生的控制变量，为ntimesn矩阵，将期状态变量与k-1期状态变量相关联，也被称为状态转移矩阵，为ntimesl矩阵，为mtimesn矩阵。随机变量w和v分