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数据量化寻找抱团转债

  我尝试分析低价可转债去年一年走势和缺点,论述去年的抱团转债(白马股),有易涨难跌特性,所以今年会分析和配置一些基金抱团转债。

  如果选用低价策略,那么当前的状态是,一要有花时间去熬的准备,如果以2018

  年为类比的话,我们现在大概率还未站在2018 年末,而是站在2018年中的位置。

  我们先看2019 年之前的情况,样本剩下118 个。其中51.2%的品种,可以在1 年之内站上115 元、69.5%的品种可以在18 个月内站上115 元。所以我想通过财务量化方法,排除那些不涨的转债。

排除法:

  1)5 年营收成长率小于0 且ROE 低于5%的 —— 过往成长性不佳且

  盈利能力不足的;

  2)5 年营收成长率小于0 且溢价率高于30%的 ——无成长性且溢价率

  并不低的;

  3) P/B 小于1.1x 的

  4)大股东质押比例超过83%;

  5)溢价率超过40%的

3

自上而下通过行业找白马

  上表是尝试不单纯进行低估分散,而从财务角度排除一些质地较差的转债结果,那如果从宏观经济行业,从上而下看,会有哪些选择呢?

  一是股市的顺周期板块。

  二是股市景气度较高的新能源、军工、食品饮料等高弹性个券,转债市场大白马个券集中抱团策略也适用与转债(隆20转债、晨光转债、火炬转债)。

  三是目前比较确定的上游石化、煤炭、黑色金属冶炼等行业由于大宗商品价格上行(紫金转债、华钰转债、赣锋转债),

  四是制造业行业,由于工业品出厂价格指数改善导致收入改善(上机数控)。对于金融和非银等行业的转债,也可适度关注。

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