「国都证券大智慧」什么是认购权证和认沽权证?有什么区别?

  「国都证券大智慧」什么是认购权证和认沽权证?有什么区别?
 
 
  在谈股票认购权证和认沽权证之前,我们要先了解一下什么是认购权证?什么是认沽权证?
 
 
  一、什么是认购权证?
 
 
  认购权证是一种从股票衍生出来的金融产品,指的是发行人发行一定量的特定条件的有价证券,而投资者持有该权证之后,有权利在特定时间或特定地点按照一定的履约价向发行人购买一定量的股票。所以认购权证也被称之为是看涨权证或买权权证。
 
 
  认购权证是通过股票的上涨来获得利润,当股价下跌到认购权证的执行价下方时,买方就有权不执行认购权,认购权证到期后也就会作废掉,这时候买方所损失的就是购买认证权证的这部分费用。而当股价上涨到执行价的时候,认购权就会被执行,这时候发行公司有义务按照执行价卖股票给买方。
 
 
  二、什么是认沽权证?
 
 
  认沽权证也就是认售权证,当持有认沽权证的投资者在约定好的行权日期可以按照当时约定好的价格将股票卖给上市公司。
 
 
  三、认购权证和认沽权证的区别
 
 
  简单来说,认购权证所具有的价值将会随着股价的上涨而上升,认股权证则是会随着股票价格的下降而上升。认购权证和认沽权证主要的区别有以下几点:
 
 
  1、因为认购权证和认沽权证对于正股敏感度不一样,因此当正股股价上涨的时候,认购权证也会水涨船高,但是认沽权证则会产生一定的缩水。
 
 
  2、在股价下跌时,认股权证上涨就会对股东给与一定的补偿,从而保持股东盈亏平衡;认购权证则是让股东在未来业绩增长过程中获得红利,股价如果贴权,那么在短时间内股东是没有多少补偿的。
 
 
  3、权证到期后的价值也会不同,认沽权证到期时,是价内权证,也就是说或股价小于行权价格,持有权证的投资者为了行权就会买进正股,这时买盘的压力将会促使股价接近行权价格,这就可能会使权证市区价值。认购权证到期,持有权证的投资者只需要按行权价买股票就行,不会对股价产生什么影响。但是在行权之后,市场中可流通的股票必然会增加,这样投资者如果想要尽快获利,股价必然会遭遇到抛压,这就会促使股价下跌。
 
 
  4、认沽权证可以让我们进行股票组合,但是认购权证因为目前的市场缺少做空机制,因此基本上就是沦为那些投机者炒作的工具。

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摘要

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1、在可转债择券时,投资者大多采用定性的研究方法,遍历所有标的并逐一判断其投资价值。纯定性择券方法在转债不断扩容、行业与品类全覆盖的大趋势下越发显得吃力。我们希望通过量化的手段,使投资决策定量化、体系化、纪律化。

2、正股行情是影响转债行情的最主要因素,在条款设置不极端的情况下,可以说“选转债就是选正股”。我们借鉴多因子模型,找出用于正股选择的有效因子组合,对所有转债正股进行筛选,从而聚焦择券范围。

3、具体操作时,我们选取成长、质量、每股指标、风险、动量、情绪6类共17个因子作为基准,通过单因子分析、因子暴露度分析、因子相关强度分析加以筛选,将营业收入增长率、销售净利率、流通市值、每股收益TTM、20日收益方差、换手率相对波动率这六个因子作为最终因子组合。我们以沪深300为基准,2010.1.1-2019.1.1为回测周期进行回测,结果表明该因子组合具有较稳健的选股能力。

4、运用该因子组合,我们对2019.11.29现存可转债的正股进行筛选。剔除已强赎、即将退市及余额1亿元以下标的后,以2018-2019年的因子值计算207只正股的总排名分。在排名较高的前30只正股中,综合考虑转债价位、流动性、评级等因素后,我们相对看好视源转债(124.0000.000.00%)星源转债(115.0530.000.00%),同时建议关注顺丰转债、福特转债的上市情况,择机吸筹。

5、在未来,我们可以依据此模型进行月度转债推荐,在实践中验证并改进该模型,将量化投资应用于可转债投资。

风险提示:结论基于历史数据,未来市场可能发生重大变化;因子有效性减弱或反转风险;因子选择存在差异。

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目录

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1 多因子模型

2 因子选股能力分析

    2.1 因子初步选取

    2.2 单因子有效性检验

3 确定因子组合

    3.1 因子暴露度分析

    3.2 因子相关性分析

    3.3 因子组合确定

4 回测与正股选择

5 相对看好视源、星源,关注顺丰、福特

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正文

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可转债具有债券与股票的双重属性,正股行情是影响转债行情的最主要因素,在条款设置不极端的情况下,可以说“选转债就是选正股”。

目前,在可转债的择券上,投资者大多采用定性的研究方法,遍历所有标的并逐一判断其投资价值,“拍”的意味很重。国都证券大智慧随着转债规模的不断扩容、行业与品类的全覆盖、新老券的加速更新换代,这种方法越来越显得吃力,我们希望通过量化的手段,使投资决策定量化、体系化、纪律化。

本文对此做出尝试,我们的思路是:首先,借鉴多因子模型,找出用于正股选择的有效因子组合,对所有转债正股进行筛选,聚焦择券范围;其次,定性综合考虑转债因素,如价位、流动性、评级、条款博弈、债底保护等,筛选出推荐转债标的。此后,我们可以依据此模型进行月度转债推荐,并在实践中验证并改进该模型。

1多因子模型

多因子模型建立在CAPM、APT理论和FF三因子模型的基础上,即认为股票收益率是由一系列因素(因子)决定的。投资者从经济金融理论或市场经验出发,发现一系列影响证券收益的因子,经过对历史数据的拟合和统计分析进行验证和筛选,最后以这些因子的组合作为选股标准,买入满足这些因子的股票。

具体分为4个步骤:因子选取、因子有效性检验、因子筛选、模型回测。目前,多因子模型基本应用在选股领域,债券市场上较少涉及,我们试图用该模型聚焦可转债择券范围。

2 因子选股能力分析

2.1  因子初步选取

在选取因子时,我们借助Jion Quant(聚宽量化交易平台),聚宽提供的因子库涵盖229个因子,分为成长类、质量类、每股指标因子、风险类、动量类、情绪类、技术指标因子、基础科目及衍生类因子这8大类。我们初步选取了成长、质量、每股指标、风险、动量、情绪6类共16个因子,又在“每股指标”类别下加入了“流通市值”,用这17个在A股市场较为有效且广为应用的指标来构建模型。值得注意的是,由于此后要进行一系列检验,因此我们的“初步因子池”范围较宽,意在逐步筛除、择优选用。

其中,①成长类因子从公司盈利增长的角度考察公司的成长性,国都证券大智慧我们选取了营业收入增长率、净利润增长率、归母净利润增长率。②质量类因子用来衡量公司的盈利能力、盈利质量和盈利稳定性,我们选取了总资产报酬率、销售净利率、经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比。③每股指标因子大类中我们选取了每股收益TTM、每股营业利润以及每股经营活动产生的现金流量净额,又加入了“流通市值”指标。④风险类因子用来衡量股价波动性、标的股票的风险与收益情况,我们选取20日夏普比率、20日收益方差。⑤动量类因子是分析股价波动的中短期技术分析指标,我们采用当前价格处于过去1年股价的位置、多头力道两个指标。⑥情绪类因子反映了投资者情绪,集中表现为成交层面数据,我们选取了威廉变异离散量、20日资金流量、20日平均换手率、换手率相对波动率指标。

我们对这17个因子分别做了IC测试,rank_IC是当期因子排序与下一期股票收益率排序的截面秩相关系数,rank_IC的绝对值越大,说明该因子的预测能力越强。测试之前,对所有因子都进行了中位数去极值(MAD)、行业市值对数中性化、Z-Score标准化的处理。

1)MAD去极值

 

对于因子数据集X1,X2,…,Xn,MAD定义为数据点到中位数的绝对偏差中位数。也就是说,先计算出数据与它们的中位数之间的残差(偏差),国都证券大智慧MAD就是这些偏差的绝对值的中位数。确定参数n,从而确定因子值合理的范围,针对超出合理范围的值做如下调整:

2)行业市值对数中性化

为了在用因子时去除行业、市值因素的影响,我们对因子进行行业市值中性化处理。具体做法是,将因子值和行业亚变量、市值对数做线性回归,得到的残差就是中性化后的因子值。

3)Z-Score标准化

为了去除各指标的量纲不同对统计分析带来的影响,我们对每个指标进行标准化,做如上变换。Z-Score标准化是将因子值按比例缩放,使之落入一个特定区间。

因子在经过上述处理后,我们以沪深300为股票池进行信息系数(IC)测试,测试周期为月度,回测周期为10年,测试结果如下:

从效果上来看,成长类和动量类因子的IC均值整体低于其他类因子,情绪类、质量类和每股指标因子相对更加有效。rank_IC绝对值排名前五的因子分别是:换手率相对波动率(turnover_volatility)、20日平均换手率(VOL20)、每股收益TTM(eps_ttm)、经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比(cash_rate_of_sales)和每股经营活动产生的现金流量净额(net_operate_cash_flow_ per_share)。

2.2  单因子有效性检验

为了从多个维度考察因子对于解释股票收益的有效性,国都证券大智慧我们仍以沪深300为股票池进行分位数组合测试。每10个交易日,将沪深300成分股根据因子值大小进行排序,如果因子为正向,即因子值越大收益越高,则降序排序;如果因子为反向,即因子值越小收益越高,则升序排序。

将排序后的股票根据因子值大小分为数量基本相等的5组合,每个组合等权配置,若第一分位组合收益远高于第五分位组合,说明因子有效,回测区间为2017年11月29日至2019年11月29日。

(1)成长类因子。

从营业收入增长率(operating_revenue_growth _rate)、净利润增长率(net_profit_growth_rate)和归属母公司股东的净利润增长率(np_parent_company_ owners_growth_rate)三个因子的5分位累计收益来看,营业收入增长率因子表现较好,营业收入增长率和归属母公司股东的净利润增长率表现一般,故我们保留

营业收入增长率因子

(2)质量类因子。从总资产报酬率(ROAEBITTTM)、销售净利率(net_profit_ratio)、经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比(cash_rate_of_sales)三个因子的分位数测试结果来看,销售净利率、经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比的1分位和5分位区分更为明显,故保留这两个因子。

(3)每股指标因子。从每股收益TTM(eps_ttm)、国都证券大智慧每股经营活动产生的现金流量净额(net_operate_cash_flow_per _share) 和流通市值(circulating_market_cap)三个因子的分位数测试结果来看,每股收益TTM、流通市值的1、5分位数区分度较大,因此,我们保留这两个因子。

(4)风险类因子。从20日夏普比率(sharpe_ratio_20)和20日收益方差(Variance20)的分位数测试结果看,20日收益方差的1、5分位的累计收益区分更加明显。因此我们只保留20日收益方差因子。

(5)动量因子。从“当前价格处于过去1年股价的位置(fifty_two_week_close_rank)”和多头力道(bull_power)两个因子的分位数测试结果来看,二者表现一般;且多头力道的rank_IC值仅为-0.009,显著性不强,故我们筛除动量因子。

(6)情绪因子。根据威廉变异离散量(WVAD)、20日资金流量(money_flow_20)、20日平均换手率(VOL20)和换手率相对波动率(turnover_volatility)的分位数累计收益来看,20日资金流量的1、5分位数累积收益没有明显的单调性,其余三个因子都具有较强的解释力度,因此,我们保留威廉变异离散量、20日平均换手率和换手率相对波动率。

综上,我们初步构建因子池:营业收入增长率、销售净利率、经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比、每股收益TTM、流通市值、20日收益方差、威廉变异离散量、20日平均换手率和换手率相对波动率。

为进一步考察因子的选股能力,我们分别在A股市场、中证500、沪深300、国都证券大智慧上证50中做了IC测试。如下图,周平均rank_IC值基本都在0.03以上,说明因子的解释力度较好。同时,整体上来看,IC绝对值均值的最高值集中在上证50,说明该因子组合对于上证50的选股能力更强。

3  确定因子组合

3.1  因子暴露度分析

我们以上证50、沪深300,中证500为标的,检验以上9个因子近一年来对于不同指数的暴露情况。具体计算步骤如下:

1) 以周为频率将因子按照从大到小排序;

2) 对于不同的指数标的,取出属于该指数的成分股,计算成分股对应的因子的排序均值;

3) 计算全市场对应的因子的排序中间值;

4) 利用(指数因子排序均值-全市场因子排序中间值)/全市场股票数量这一指标来测算因子相对于全市场的偏离程度。

以上统计了三大股指2018.11.29-2019.11.29的因子平均暴露,从整体上看:

1)流通市值因子的偏离度最高。该因子在上证50中的偏离度接近50%,沪深300的偏离度在45%左右,而中证500的偏离度接近30%。

2)中等偏离程度的因子包括:销售净利率、每股收益TTM、营业收入增长率、经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比、20日平均换手率、换手率相对波动率和20日收益方差因子。

3)威廉变异离散量偏离度最小。对于三大股指的偏离度几乎为0,说明大盘股、蓝筹股、小盘股在开市期间买卖双方爆发力程度方面差异不大。因此我们考虑将该因子移出。

3.2  因子相关性分析

在考虑了因子的暴露之后,我们对因子之间的相关性进行分析,剔除相关性较高的因子中表现较差的因子,以减少多重共线性的风险,增加预测的准确性。

我们使用相关强度作为判断因子相关性强弱的指标,计算公式为:相关强度=相关性的均值/相关性的标准差,既考虑了相关性的平均值,也考虑了相关性的稳定情况,其绝对值越大,说明因子之间的相关性越强。

同样的,我们以上证50、沪深300,中证500为标的,测试近一年来各因子的相关强度:

1)在上证50成分股中,相关强度最高的因子是换手率相对波动率和20日平均换手率,为24;国都证券大智慧其次是每股收益TTM和销售净利率,为11。

2)在沪深300成分股中,相关强度最高的因子是换手率相对波动率和20日平均换手率,为16;其次是流通市值与销售净利率,为10。

3)在中证500成分股中,相关强度最高的因子是20日平均换手率和换手率相对波动率,为26;其次是20日收益方差和换手率相对波动率,为12。

3.3  因子组合确定

通过对因子进行单因子分析、暴露度分析、相关强度分析,我们得出以下结论:

1) 每股收益TTM、20日平均换手率、20日收益方差、换手率相对波动率的选股能力较强,经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比的选股能力较弱,其他因子选股能力差别不大。

2)流通市值的偏离度最高,威廉变异离散量的偏离度最低,中等偏离程度的因子包括销售净利率、每股收益TTM、营业收入增长率、经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比、20日平均换手率、换手率相对波动率和20日收益方差。

3)相关强度较强的组合为20日平均换手率和换手率相对波动率。

我们将因子是否纳入最终组合的标准分为三点:因子绝对选股能力强,因子暴露程度高,因子之间的相关强度低,因此流通市值、销售净利率、每股收益TTM、营业收入增长率、换手率相对波动率、20日收益方差这六个因子作为我们的因子组合较为合适。

4  回测与正股选择

我们利用因子组合中的6个因子作为排序指标进行正股选择,每只正股根据每个排序指标的次序与权重,国都证券大智慧分别得到一个排名分,最后将排名分相加,得到股票的总排名分,根据排名分的高低,买入分数高的正股,卖出分数低的正股。

我们在Jion Quant平台对策略进行回测,周期为2010.1.1-2019.1.1,基准为沪深300,初始买入金额10万元人民币,调仓周期为20个交易日,卖出印花税为1‰,买入佣金为3‰,卖出佣金为3‰,按流通市值比例买入。从回测结果来看,策略收益大幅跑赢等权基准,策略收益45.35%,年化6.13%,而基准收益为-15.80%,策略的超额收益最高可达76.66%,超额收益夏普比率为0.469。

在回测结果较为有效的情况下,我们利用该因子组合作为排序指标进行当前正股选择。截止2019年11月29日,存续216只可转债、可交债(含未上市标的),我们剔除强赎与即将退市标的,以及余额1亿元以下的标的,对其余207只标的进行正股筛选。

首先,我们以2019年11月29日为止计算207只可转债对应正股的因子。其次,对因子的数值进行0-1标准化处理,对换手率相对波动率、20日资金流量这两个逆序指标(其余4个为顺序指标)的次序进行调整。再次,对201只转债对应的正股进行排序(鼎胜新材(12.5700.000.00%)金力永磁(41.9400.000.00%)文灿股份(19.2000.00,0.00%)通威股份(13.7300.000.00%)华夏航空(10.6300.000.00%)长城科技(17.5400.000.00%)6只转债数据缺失,不参与排序),采用等权重的方法,每只正股根据每个排序指标的次序,分别得到一个排名分。最后,将流通市值、营业收入增长率、销售净利率、每股收益、换手率相对波动率、20日资金流量这6个指标的排名分相加,得到201只转债对应的正股的总排名分。我们建议优先关注分数高的正股对应的转债。

5  相对看好视源、星源,关注顺丰、福特

我们综合考虑转债价位、流动性、评级等,从前述正股池中筛选出建议的投资标的:相对看好视源转债、星源转债,同时建议关注顺丰转债、福特转债的上市情况,择机吸筹。

1) 视源股份(85.6000.000.00%)旗下教育信息化应用工具品牌希沃seewo,和高效会议平台MAXHUB符合交互教育、VR领域方向。公司作为全球最大的液晶显示主控板供应商,充分受益于智能电视对普通电视的替换进程,享有游戏、教育、商务会议三极优势。视源转债当前价格虽位于120元以上,但年内2次触及赎回线,弹性较强,强赎前的10元空间可期。

2) 星源材质(26.3600.000.00%)属于新能源汽车产业链中的核心标的,国都证券大智慧汽车销量有望企稳回升,可酌情关注。此外公司近期限售股解禁或暂时打压股价,当前转债价格位于110元附近,转股溢价率不足20%,具备一定比较优势,若逢调整可积极关注。

(感谢实习生杨安康、吴尧对本报告的重要贡献。)


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