从线性失效到非线性重构：基于XGBoost算法的可转债选券框架再优化

目录TOC\o"1-1"\h\z\u前言 1因子体系再优化：从指标扩展到训练窗口选择 4组合可执行性检验：月度调仓与多约束情景回测 9非线性框架下的转债择券有效性与最新组合 16风险提示 17附录：XGBoost模型目标函数说明 18图目录图1：2023年以来10年国债收益率见底后回升 1图2：2023年以来的上证指数走势出现“V”型反转 1图3：2023年以来中证转债指数收益表现更为平稳 1图4：USDCNY和USDCNH较2023年大幅下降 1图5：布伦特原油和WTI原油期货结算价大幅走强 2图6：美国物价水平在原油价格冲击下回落受阻 2图7：3月会议仍有超半数成员认为2026年或可降息 2图8：交易员定价2026年美联储或不会降息 2图9：传统线性模型与XGBoost模型的优劣势对比 3图10：XGBoost模型的数据处理与预测逻辑 4图11：到期收益率分组累计绝对收益 6图12：隐含波动率分组累计绝对收益 6图13：平底溢价率分组累计绝对收益 6图14：转股溢价率分组累计绝对收益 6图15：5日转债动量分组累计绝对收益 6图16：转债相对正股动量分组累计绝对收益 6图17：不同训练窗口下XGBoost模型的净值表现结果 7图18：各维度因子对模型预测的贡献占比 8图19：贡献占比top10因子 8表目录表1：可转债因子库最终构建形成的指标体系与数据口径 5表2：不同训练窗口下XGBoost模型的其他绩效表现结果 8表3：第一类投资情形下的组合表现情况 10表4：第一类投资情形下，最新TOP30组合转债明细 10表5：第二类投资情形下的组合表现情况 12表6：第二类投资情形下，最新TOP20组合转债明细 12表7：第三类投资情形下的组合表现情况 13表8：第三类投资情形下，最新TOP20转债明细 14表9：第四类投资情形下的组合表现情况 15表10：第四类投资情形下，最新TOP20转债明细 16表11：2026年6月，无约束情形下的TOP20转债明细 17前言2023年以来，国内宏观政策的集中发力使得大类资产的线性定价逻辑面临较大挑战。2024924正股弹性、转债估值、条款博弈、行业景气共同作用的复杂定价阶段。年下半年以来，伴随反内卷政策持续推进，商品价格、权益结构及汇率预期均出现新变化，转债市场的交易主线不再仅由流动性宽松或估值修复单一因素决定，而是更多体现为行业改善、正股预期、价格的单向逻辑有所弱化，因子之间的边际贡献逐渐呈现状态依赖特征。图1：2023年以来年国债收益率见底后回升 图2：2023年以来的上证指数走势出现“V”型反转%

2023-20242023-2024年期间，基本面持续处于弱修复态势，一揽子化债政策推动资产欠配加剧，10年国债收益率大幅下行至低点；2025年随着利率传导机制理顺，10年国债收益率中枢有所抬升。23-0123-0623-1124-0424-0925-0225-0725-1226-05

%2.502.302.101.901.701.501.301.100.90

2023年-20242023年-2024年9月，权益市场持续走弱、两市成交规模持续收缩；2024年“924枢抬升；2025年7突破，指数目前位于4000-4200点震荡。400035003000250023-0123-0623-1124-0424-0925-0225-0725-1226-05中债国债到期收益率:10年 中债国债到期收益:1年（右）

上证综合指数图3：2023年以来中证转债指数收益表现更为平稳 图和较2023年大幅下降点550500450400

7.607.407.207.006.80

受美联储加息周期影响，人民币对美元在2023年间面临较大的贬值压力；而随着国内基本面好转和美联储开启降息，人民币对美元出现较为明显的升值回补。35023-0123-0623-1124-0424-0925-0225-0725-1226-05

23-0123-0623-1124-0424-0925-0225-0725-1226-05中证转债指数

USDCNY

USDCNH海外地缘和市场环境的变化同样加剧了资产定价的非线性特征。近年来，全球AI技术进步、地缘政治风险、能源供给扰动、美元流动性变化以及主要经济体政策分化，对国内资产的定价影响也明显增强。例如，2026年末以来的美委和美伊地缘风险集中爆发对原油价益市场的盈利预期。而外部冲击由于具有突发性、跳跃性和非连续性，其影响路径也并非简单线性。例如，油价上行既可能带来输入型通胀和估值压制，也可能阶段性利好资源品、化工、航运等板块；美元走强既可能压制新兴市场风险偏好，也可能通过出口链盈利预期改善带来结构性机会。对于转债投资而言，上述外生变量会同时影响正股弹性、债底保护、转股溢价率、强赎风险和行业轮动等各类因子，使得单一因子、静态权重或传统线性模型在愈发复杂的市场环境下更容易出现阶段性失效。图5：布伦特原油和原油期货结算价大幅走强 图6：美国物价水平在原油价格冲击下回落受阻美元/桶130.00120.00110.00100.0090.0080.0070.0060.0050.00

美伊冲突造成油价大幅度走高，从60美元/桶左右的低位大幅走高并突破110美元/桶

% 入性通胀对美国PCE入性通胀对美国PCE物价指数出现较为明显的阶段性影响。核心PCE物价指数亦出现抬升迹象。5.505.004.504.003.503.002.502.0023-0123-0523-0924-0124-0524-0925-0125-0525-0926-0123-0123-0623-1124-0424-0925-0225-0725-1226-05WTI原油:NYMEX 布伦特油:NYMEX

美国:PCE物价指数:当月同比 美国:核心PCE图7：3月会议仍有超半数成员认为2026年或可降息 图8：交易员定价2026年美联储或不会降息 e MEGrou 61日在市场主线相对清晰、波动结构相对稳定的环境中，线性多因子模型能够通过估值、价格、动量、流动性、风险等维度因子的加权组合对转债横截面收益进行相对有效的解释。但年以来，国内利率中枢、权益风险偏好、转债估值水平与汇率预期均经历了多轮切换，市场定价不再由单一变量主导，而是更多体现为宏观预期、政策节奏、行业景气、流动性条件和风险偏好的共同作用。对应到转债市场，股性、债性、估值和条款属性之间的主导关系也在不同阶段反复切换。边际贡献不再稳定，传统线性框架下“因子改善—得分提高—收益提升”的传导链条可能被断，本质上仍属于线性抵消框架。相比之下，非线性模型能够在不预设固定线性关系的基础上，通过类似于“条件判断”的方式更充分地预测不同因子组合下的转债未来收益或排序得分，从而提升模型在市场切换阶段的适应能力。图9：传统线性模型与XGBoost模型的优劣势对比南证券整理在各类非线性模型中，XGBoost（eXtremeGradientBoosting）模型较适合应用于转债择券场景。得益于树模型结构，XGBoost能够自动识别因子分段、阈值效应和变量交互，的场景下，兼具预测能力、稳健性和一定可解释性。预测公式和迭代公式如下：𝐾预测公式：𝑖=∑𝑘(𝑥𝑖)𝑘=1迭代公式：̂(𝑡)=̂(𝑡−)+𝑘𝑥𝑖)𝑖 𝑖其中，预测公式中的𝑖（即未来收益排序得分(𝑥𝑖为第𝑖个样本的因子特𝑓(𝑥表示第𝑘̂（𝑡）𝑘 𝑖 𝑖𝑖为第𝑡轮后的预测值，̂（𝑡−）为前一轮的预测值。𝑖图10：XGBoost模型的数据处理与预测逻辑南证券整理因子体系再优化：从指标扩展到训练窗口选择事实上，我们此前发布的 《一种高效的可转债择券路径》已基于XGBoost算法构建了有效的可转债择券模型。尽管oost模型相较于传统多因子模型而言对因子的线性单调性和显著要求有所降低，但因子质量在XGBoost框架下仍承担着因子理解数条款特性、估值指标和行情指标三大维度为基础，纳入19个优质因子后采用18个月训练窗口进行滚动建模，取得了较好的历史回测效果。不过年以来，转债市场面临的宏观环境、权益结构、估值中枢、供需关系和外部冲击均出现较大变化，原有模型所学习到的历史因此，本篇报告将就因子数量及质量、样本长度和横截面宽度等方面对模型进行优化。在原有因子体系中，条款特性、估值指标和行情指标已的刻画相对有限。同时，原模型中部分条款和估值变量仍存在口径较粗、解释维度重叠等问题，容易在多因子建模中降低因子贡献的稳定性和可解释性。4126个核心因子用于模型训练，样本区间覆盖201612026529日尽管因子数量较前篇报告增加有限，但因子质量和结构均有明显提升：一方面，我们在估值及性价比、波动及风险、流动性及规模、正股估值与行业、条款事件等核心维度的基础上，对原有行情类指标进行重新加工，将简单的价格涨跌幅扩展为具有一定预测意义的转债5日、日、21-60日动量以及转债相对正股动量，从而更好捕捉短期交易情绪、中期趋势延续和转债估值相对正股的变化；另一方面，我们对条款事件变量也进行了细化，进一步引入强赎进度、下修进度等连续变量，使模型不仅能够识别条款事件是否发生，也能够刻画转债距离条款触发的边际变化。表1：可转债因子库最终构建形成的指标体系与数据口径维度因子名称数据口径年化收益率最大回撤夏普比率RankICICIR估值及性价比到期收益率以当前价格持有至到期的年化收益率16.83%-14.55%1.790.0533.81转股溢价率转债价格相对转股价值的溢价程度33.64%-25.61%1.590.0151.01转债价格转债每个交易日的收盘价格15.31%-14.91%1.68-0.053-3.29平底溢价率转股价值相对纯债价值的溢价程度24.33%-15.82%1.50-0.019-1.96纯债价值可转债的债底价值20.84%-30.73%1.150.0080.95价格动量转债5日动量转债过去5个交易日收盘价收益率18.60%-28.54%1.00-0.047-4.18转债6-20日动量转债过去6-20个交易日收盘价收益率17.04%-30.52%0.83-0.004-0.32转债21-60日动量转债过去21-60个交易日收盘价收益率14.51%-20.82%0.98-0.007-0.59转债相对正股动量转债20日收益率-正股20日收益率27.47%-15.34%1.69-0.012-1.39波动及风险隐含波动率基于转股期权价值反推的隐含波动率28.49%-13.39%1.72-0.022-2.37转债20日波动率转债过去20个交易日收益率波动率9.89%-48.74%0.37-0.045-2.52正股20日波动率正股过去20个交易日收益率波动率13.70%-34.04%0.63-0.031-2.45债项评级分数将外部评级映射为数值分数，分数越高17.51%-29.88%0.850.0100.84流动性及规模转债剩余余额当前仍未转股、未赎回的转债余额17.88%-31.84%0.830.0231.89正股流通市值正股可流通股份对应的市值18.23%-24.94%1.23-0.001-0.12转债20日换手率转债过去20个交易日换手率均值14.16%-38.57%0.56-0.038-2.44正股20日换手率正股过去20个交易日换手率均值15.23%-31.14%0.73-0.026-2.08转债20日成交额转债过去20个交易日成交额均值7.26%-42.89%0.30-0.042-3.38正股估值与行业正股PB使用最新季度净资产口径计算16.72%-33.58%0.85-0.020-1.66正股PE正股静态市盈率17.57%-29.99%0.94-0.011-1.11行业正股所属申万行业代码16.32%-33.45%1.010.0020.29条款事件近60日回售触发过去60个交易日内是否出现过回售触发9.70%-22.54%0.750.0051.01近60日强赎触发过去60个交易日内是否出现过强赎触发14.28%-36.73%0.66-0.024-2.17强赎进度根据条款、正股价及转股价计算得出14.46%-39.39%0.61-0.028-2.20近60日下修触发过去60个交易日内是否出现过下修触发14.12%-22.64%1.180.0191.87下修进度根据条款、正股价及转股价计算得出11.14%-17.25%1.170.0231.94，聚从单因子回测结果看，本次优化后的因子体系在保留、隐含波动率、平底溢价率释能力均有所增强溢价率、纯债价值、平底溢价率、隐含波动率等传统转债估值指标的基础上，进一步引入价格动量、转债相对正股动量、波动率、流动性、正股估值与条款事件等变量，因子库对转债其中，到期收益率年化收益率为，最大回撤为，夏普比率达到0.053、ICIR3.81，在排序稳定性上表现最为突出，说明债性收益和安全边际仍是转债33.64%和24.33%，1.591.50，表明估值压缩和股债性价比仍能贡献较强超额收益；纯债价值因子的年化收益率也达到，最大回撤仅为，相较部分高波动因子具备一定防御属性。图到期收益率分组累计绝对收益 图12：隐含波动率分组累计绝对收益3.02.52.01.51.00.50.0-0.517-1218-1219-1220-1221-1222-1223-1224-1225-12Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

7.06.05.04.03.02.01.00.0-1.017-1218-1219-1220-1221-1222-1223-1224-1225-12Q1 Q2 Q3 Q4 Q5图13：平底溢价率分组累计绝对收益 图14：转股溢价率分组累计绝对收益6.05.04.03.02.01.00.0-1.017-1218-1219-1220-1221-1222-1223-1224-1225-12Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

12.010.08.06.04.02.00.017-1218-1219-1220-1221-1222-1223-1224-1225-12Q1 Q2 Q3 Q4 Q5图15：5日转债动量分组累计绝对收益 图16：转债相对正股动量分组累计绝对收益3.53.02.52.01.51.00.50.0-0.517-1218-1219-1220-1221-1222-1223-1224-1225-12Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

8.07.06.05.04.03.02.01.00.018-0119-0120-0121-0122-0123-0124-0125-0126-01Q1 Q2 Q3 Q4 Q5为进一步确定XGBoost模型的最优训练样本长度，我们以1年为起点、5年为终点，并以6值表现。从结果来看，训练窗口过短时模型对近期样本的敏感度较高，容易受到短期行情扰动影响；训练窗口过长时，虽然样本数量增加，但历史市场环境与当前转债定价逻辑的匹配度下降，可能稀释近年来因子有效性的变化。在9个滚动训练窗口中，3.5年滚动训练窗口下的模型净值表现最优：2020年1月2日-2026年5月28日期间，其最终净值达到6.78，累计收益为577.52%，为各训练窗口中的最高水平。该窗口可能在样本丰富度与市场状态适配性之间取得了较好平衡。图17：不同训练窗口下XGBoost模型的净值表现结果6.05.04.03.02.01.00.020-0120-0721-0121-0722-0122-0723-0123-0724-0124-0725-0125-0726-01 1

1.5年窗口 2年窗

2.5年窗口 3年窗口3.5年窗口 4年窗口 4.5年窗口 5年窗口南证券整理进一步从不同训练窗口下XGBoost模型的综合绩效表现来看，3.5年滚动窗口在收益弹性、风险控制和策略稳定性之间取得了相对最优平衡。收益弹性方面，3.5年窗口对应的年化超额收益率达到，在所有测试窗口中位列第一；多空收益达到，显著高于1年、2年、35年等其他窗口，说明该训练长度下模型对高收益转债与低收益转债的区分能力更强。风险收益比方面，3.51.862.33，均为各窗口中的最高水平，反映其不仅具备更强的收益捕捉能力，也在控制回撤后表现出更优的风险收益比。回撤方面年窗口最大回撤为，低于多数其他训练窗口，反映其胜率方面年窗口胜率达到，同样为各窗口最高，表明模型在日频样本外预测中具备更高的方向判断稳定性。分年度来看，3.5年、202612.01%、45.58%9.15%的年收益，各年度表现均较为均衡，并未依赖单一年份贡献收益。结合收益、回撤、比率和胜率等指标，我们认为3.5年训练窗口在样本丰富度与市场环境适配性之间匹配度因此后续模型训练和转债择券排序中，将以3.5年滚动窗口作为基准参数，以提升模型在样本外回测中的收益捕捉能力和组合稳定性。表2：不同训练窗口下XGBoost模型的其他绩效表现结果窗口年化超额收益率最大回撤多空收益Sharpe比率卡玛比率组合胜率RankICICIR2024年收益率2025年收益率2026年收益率1年21.93%-26.23%5.871.451.1255.6%0.022.43-0.46%43.49%5.67%1.5年25.66%-20.01%7.291.641.6654.9%0.022.472.40%43.38%8.84%2年23.55%-18.30%5.911.561.7055.4%0.022.843.19%43.17%10.40%2.5年27.14%-18.96%8.741.751.8455.6%0.022.884.81%49.67%10.26%3年28.26%-16.99%8.801.842.1256.2%0.033.3111.36%46.67%9.67%3.5年28.75%-15.72%10.621.862.3356.7%0.033.5612.01%45.58%9.15%4年25.74%-19.58%7.241.691.7156.1%0.033.358.05%45.90%9.91%4.5年27.91%-19.76%8.441.801.8156.2%0.022.999.12%48.32%10.11%5年28.30%-19.64%9.311.851.8455.9%0.033.2313.72%50.46%9.94%，聚从3.5年训练窗口下的因子贡献结构来看，模型对转债收益的解释并不集中于单一债性分维度看，估值及性价比贡献占比最高，达到20.62%，其次为流动性及规模、波动及风险、条款事件和价格动量，贡献占比分别为19.13%、16.52%、15.98%和14.61%，反映出转债定价同样受股性弹性与交易属性影响，而非单纯依赖和纯债价值等债底保护因子。具体到单因子层面，转股溢价率贡献占比最高，达到5.98%，反映在权益市场阶段性走强、风险偏债性因子具备较强合理性。正股流通市值贡献占比为5.34%过权益端影响转债定价；下修进度贡献占比为，强赎进度贡献占比为3.96%，体现出条款博弈对低平价或弱资质转债的估值修复具有重要影响。此外，正股、平底溢价率、520PE4%整体来看，3.5年窗口下XGBoost模型更偏向识别“股性弹性增强+估值分化+条款影响上升”的定价特征，因子贡献结构也验证了非线性模型在当前转债市场中的适配性。图18：各维度因子对模型预测的贡献占比 图19：贡献占比top10因子25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%

654321 贡献占比 因子数右）

7.00%贡献占比6.00%贡献占比5.00%4.00%3.00%2.00%1.00%0.00%组合可执行性检验：月度调仓与多约束情景回测从前文模型回测结果和因子贡献结构来看XGBoost模型在单因子质量、模型解释性和样本外预测能力上均表现较好。一方面，YTM模型训练提供了较高质量的输入基础；另一方面，在3.5年训练窗口下，模型的年化超额收益率、比率、卡玛比率和胜率均处于不同窗口测试中的相对最优水平，说明该窗口在样本丰富度和市场状态适配性之间取得了较好平衡。同时，从因子贡献占比看，模型并未过度依赖单一变量，而是能够综合识别估值弹性、流动性承接、波动风险、条款博弈和正股不过，前述日频回测更多用于验证模型对横截面收益的预测能力，并不完全等同于实际组合管理中的交易方式。考虑到可转债市调仓，而非每日高频换仓。因此，下一步我们将在3.5仓框架：益排名靠前的标的构建多头组合，并在下月持有；同时加入价格、流动性、条款风险和持仓集中度等交易约束，以提升策略的可执行性和稳健性。相较于日频信号回测，月度多头回测更接近实际投资场景，也有助于进一步检验XGBoost模型在控制换手率和交易成本后的真实择券价值。3亿元的标的；同时，在回测过程中将每次交易成本设定为在此证收益来源，我们设置了四类约束投资情形，并分别进行月度调仓回测。第一类为无约束组合，第二类为规避高价转债组合目标的投资人；第三类为规避条款触发风险组合，险的投资人；第四类为规避低评级转债组合，约束较强、更加关注组合安全边际的投资需求。XGBoost模型在不同投资约束下回撤控制和风险调整后收益等维度进行比较分析。（1）不限制转债价格、条款及评级的投资情形在无额外约束情形下，XGBoost模型构建的择券组合相较主要市场指数展现出较强的19.66%16.46%，5.93%2.77%分年度表现看，Top20年、2025202631.58%、29.87%和4.54%的收益，组合分别实现26.92%、29.90%和0.23%的收益，整体表现较为稳健，且并未依赖单一年份贡献收益。风险控制方面，择券组合虽然年化波动率高于中证转债指数，但最大回撤明显优于权益指数。组合最大回撤分别为和-24.10%，低于沪深指数的-45.60%和中证指数的-46.71%，说明模型组合在获取较高收益弹性的同时，仍具备一定回撤控制能力。组合Sharpe比率和卡玛比率分别0.950.80，Top300.870.68和中证1000从组合数量对比看，组合整体优于Sharpe的有效性，本文后续将关注TOP20组合的表现。XGBoost模型相较转债指数和权益指数均实现了较好的超额收益，同时回撤明显低于主要权益宽基指数，验证了模型在月度调仓框架下的择券有效性。表3：第一类投资情形下的组合表现情况标的年化收益年化波动最大回撤Sharpe比率卡玛比率年化超额收益率平均调仓换手2024年收益率2025年收益率2026年收益率择券组合Top2019.66%20.63%-24.71%0.950.8012.96%76.56%31.58%29.87%4.54%择券组合Top3016.46%18.96%-24.10%0.870.689.94%71.26%26.92%29.90%0.23%中证转债指数5.93%10.10%-16.99%0.590.35--5.17%21.25%0.97%沪深300指数2.77%18.78%-45.60%0.150.06-2.99%-12.82%23.49%4.04%中证1000指数6.90%24.57%-46.71%0.280.150.91%--0.98%33.75%10.22%评级较低或正股为ST的主体。从结果上看，该投资情形能够更充分释放XGBoost模型对高预期收益个券的捕捉能力，也是前文无约束组合取得较高年化收益的重要来源；但从实际投资角度看，部分标的仍可能面临较高的风险暴露。具体而言，组合中部分高价转债虽然具备较强股性弹性，但也可能对应更高的波动率和强赎触发风险，一旦正股行情回落或转债进入赎回博弈阶段，组合净值可能出现较大波动；而评级或资质偏弱主体则可能面临经营压力、信用利差重估和流动性折价风险，尤其是在市场风险偏好回落阶段，此类标的的估值修复持续性可能较弱；此外，部分正股行业景气度变化较快，若行业主线发生切换，模型基于历史因子学习得到的收益信号也可能阶段性失效。表4：第一类投资情形下，最新TOP30组合转债明细排名转债代码转债简称转债评级转债价格（元）转债余额（亿元）正股代码正股简称正股行业1118027.SH宏图转债BB+73.4610.09688066.SH*ST航图IT服务Ⅲ2111005.SH富春转债AA-135.924.00605189.SH富春染织印染3110092.SH三房转债A+70.7021.19600370.SH*ST三房涤纶4127047.SZ帝欧转债A-158.314.83002798.SZ帝欧水华瓷砖地板排名转债代码转债简称转债评级转债价格（元）转债余额（亿元）正股代码正股简称正股行业5111023.SH利柏转债AA157.797.50605167.SH利柏特化学工程6118033.SH华特转债AA-232.165.99688268.SH华特气体电子化学品Ⅲ7118039.SH煜邦转债A156.684.10688597.SH煜邦电力电工仪器仪表8110093.SH神马转债AAA126.9922.20600810.SH神马股份锦纶9127070.SZ大中转债AA607.099.34001203.SZ大中矿业铁矿石10128119.SZ龙大转债B90.609.46002726.SZST龙大肉制品11123114.SZ三角转债AA-141.679.00300775.SZ三角防务航空装备Ⅲ12127067.SZ恒逸转2AA+206.5029.99000703.SZ恒逸石化炼油化工13123243.SZ严牌转债A+233.323.04301081.SZ严牌股份环保设备Ⅲ14127109.SZ电化转债AA175.004.87002125.SZ湘潭电化电池化学品15118050.SH航宇转债AA-343.596.67688239.SH航宇科技航空装备Ⅲ16123176.SZ精测转2AA-321.0012.75300567.SZ精测电子仪器仪表17127103.SZ东南转债AA184.7020.00002135.SZ东南网架钢结构18110081.SH闻泰转债BBB+83.9885.96600745.SH*ST闻泰分立器件19123121.SZ帝尔转债AA-149.128.29300776.SZ帝尔激光光伏加工设备20118057.SH甬矽转债A+184.3911.65688362.SH甬矽电子集成电路封测21123251.SZ华医转债A+289.017.01301235.SZ华康洁净医疗设备22123195.SZ蓝晓转02A+167.755.46300487.SZ蓝晓科技合成树脂23118062.SH天准转债AA-219.428.72688003.SH天准科技其他自动化设备24113695.SH华辰转债A+153.084.60603097.SH江苏华辰输变电设备25118042.SH奥维转债AA-153.3611.40688516.SH奥特维光伏加工设备26110087.SH天业转债AA+137.7729.98600075.SH新疆天业氯碱27123158.SZ宙邦转债AA241.1418.05300037.SZ新宙邦电池化学品28127061.SZ美锦转债A+107.3527.89000723.SZ美锦能源焦炭Ⅲ29123188.SZ水羊转债A+203.596.42300740.SZ水羊股份品牌化妆品30127088.SZ赫达转债AA-203.556.00002810.SZ山东赫达其他化学制品数据截至2026年5月29日（2）限制高价转债的投资情形在规避高价转债情形下，我们将价格高于19.90%5.93%2.77%和中证指数的6.90%oost模型仍能够在中低价格区间内识别具备较高预期收益的标的。风险控制方面，规避高价转债组合的年化波动率为16.04%，低于无约束组合的20.63%，最大回撤为-20.41%，同样低于无约束组合的-24.71%，剔除高价转债后，组合波动和回撤均有所收敛。与此同时，该组合的Sharpe比率达到..0和中证0指数具有明显优势，也优于无约束组合，反映高价约束在牺牲较少收益弹性的同时，有效改善了组合的风险调整后收益表现。从年度表现看33.40%27.53%的收年以来收益为-8.74%指数和部分基准，说明在权益弹性较强、部分高价转债继续贡献收益的阶段，规避高价策略可能会牺牲一定上涨弹性整体来看，剔除元以上高价转债后，模型组合仍保持较高年化收益和更优风险收益比，更适合对正股研究要求较弱、风险偏好相对稳健、不希望过度暴露于高价弹性品种的投资人。表5：第二类投资情形下的组合表现情况标的年化收益年化波动最大回撤Sharpe比率卡玛比率年化超额收益率平均调仓换手2024年收益率2025年收益率2026年收益率择券组合Top2019.90%16.04%-20.41%1.240.9713.18%75.58%33.40%27.53%-8.74%中证转债指数5.93%10.10%-16.99%0.590.350.00%-5.17%21.25%0.97%沪深300指数2.77%18.78%-45.60%0.150.06-2.99%-12.82%23.49%4.04%中证1000指数6.90%24.57%-46.71%0.280.150.91%--0.98%33.75%10.22%从规避高价转债后的组合持仓来看，在剔除元以上高价标的后，组合整体补偿。从持仓结构看，组合中多数转债价格集中在70-130元区间，较无约束组合明显降低沉。从最新持仓看，组合中仍包含部分正股为ST的主体以及评级相对偏低的转债，说明该折价风险。对于这类标的，虽然模型可能基于价格位置、转股溢价率、波动率、条款进度等偏好稳定仍有较高要求。因此，规避高价转债组合在收益风险比上较无约束组合更加稳健，但实际应用中仍不宜完全依赖模型自动筛选结果。尤其对于正股为、评级较低、余额较小或经营波动较大的主体，需要进一步进行人工复核，重点关注主体信用资质、正股退市风险、条款触发压力和流动性情况。整体来看，该组合更适合作为“降低高价弹性暴露后的收益增强组合”，但对信用风险识别能力的要求较高。表6：第二类投资情形下，最新TOP20组合转债明细排名转债代码转债简称转债评级转债价格（元）转债余额（亿元）正股简称正股代码正股行业1118027.SH宏图转债BB+73.4610.09*ST航图688066.SHIT服务Ⅲ2110092.SH三房转债A+70.7021.19*ST三房600370.SH涤纶3110093.SH神马转债AAA126.9922.20神马股份600810.SH锦纶4128119.SZ龙大转债B90.609.46ST龙大002726.SZ肉制品5110081.SH闻泰转债BBB+83.9885.96*ST闻泰600745.SH分立器件6127061.SZ美锦转债A+107.3527.89美锦能源000723.SZ焦炭Ⅲ7128108.SZ蓝帆转债AA-107.7915.20蓝帆医疗002382.SZ医疗耗材8110075.SH南航转债AAA111.5358.96南方航空600029.SH航空运输9127027.SZ能化转债AAA126.5919.46甘肃能化000552.SZ动力煤排名转债代码转债简称转债评级转债价格（元）转债余额（亿元）正股简称正股代码正股行业10113584.SH家悦转债AA109.836.45家家悦603708.SH超市11113616.SH韦尔转债AA+117.5624.32豪威集团603501.SH数字芯片设计12127060.SZ湘佳转债A+125.636.40湘佳股份002982.SZ肉鸡养殖13127044.SZ蒙娜转债AA-127.943.37蒙娜丽莎002918.SZ瓷砖地板14127041.SZ弘亚转债AA-126.806.00弘亚数控002833.SZ其他专用设备15127085.SZ韵达转债AA+128.2424.50韵达股份002120.SZ快递16113633.SH科沃转债AA124.5310.40科沃斯603486.SH清洁小家电17123144.SZ裕兴转债A130.006.00裕兴股份300305.SZ膜材料18123179.SZ立高转债AA-125.649.50立高食品300973.SZ烘焙食品19128125.SZ华阳转债AA-115.194.50华阳国际002949.SZ工程咨询服务Ⅲ20123117.SZ健帆转债AA125.8410.00健帆生物300529.SZ医疗耗材数据截至2026年5月29日（3）限制有条款触发风险转债的投资情形在规避条款风险情形下，我们剔除了未来20日内可能触发下修、强赎和回售的转债标的，以降低条款事件对组合净值的扰动。从回测结果看，条款风险约束后组合收益表现明显弱于前述无约束、规避高价和规避低评级组合，年化收益率仅为10.23%，虽仍高于中证转5.93%2.77%，但超额收益优势明显风险调整后收益方面，该组合Sharpe比率为0.61、卡玛比率为0.39，较前述约束组的能力。重要收益债市环境较好、转债价格偏低时，下修预期往往能够改善转股价值和债底安全边际，推动低平价转债估值修复；而在权益市场走强时，接近强赎条件的转债通常对应从年度表现看，该组合在年收益仅为1.01%，明显弱于中证转债指数和权益指数，说明在行情修年收益为31.43%，表现相对较好，2.69%指数。整体来看，条款约束组合可能完全剔除潜在条款触发标的并非最优选择。表7：第三类投资情形下的组合表现情况标的年化收益年化波动最大回撤Sharpe比率卡玛比率年化超额收益率平均调仓换手2024年收益率2025年收益率2026年收益率择券组合Top2010.23%16.79%-26.21%0.610.394.14%70.39%1.01%31.43%2.69%中证转债指数5.93%10.10%-16.99%0.590.350.00%-5.17%21.25%0.97%沪深300指数2.77%18.78%-45.60%0.150.06-2.99%-12.82%23.49%4.04%中证1000指数6.90%24.57%-46.71%0.280.150.91%--0.98%33.75%10.22%从剔除条款风险后的持仓来看，组合在规避未来20日内可能触发下修、强赎和电子化学品、铁矿石、航空装备、焦炭、炼油化工、光伏加工设备、集成电路封测、合成树脂等多个方向。由于条款触发风险被提前剔除，组合中部分正处于强赎博弈或下修预期较强元和说明在剔除条款触发风险后，模型仍会优先选择具有较强正股弹性和较高预测益的标的。因此，该组合对正股走势和行业景气的敏感度仍然较高，若权益市场回落，高价转债可能面临较大的估值压缩和价格波动压力。同时，组合中仍包含部分评级为A、A+重估风险。整体来看，剔除条款风险后的组合虽然适合对强赎、下修、回售等事件扰动较为敏感，希望降低条款触发带来净值跳变风险的投资人，但从持仓结构也可以看到，单纯规避表8：第三类投资情形下，最新TOP20转债明细排名转债代码转债简称转债评级转债价格（元）转债余额（亿元）正股简称正股代码正股行业1127047.SZ帝欧转债A-158.314.83002798.SZ帝欧水华瓷砖地板2110093.SH神马转债AAA126.9922.20600810.SH神马股份锦纶3118039.SH煜邦转债A156.684.10688597.SH煜邦电力电工仪器仪表4118033.SH华特转债AA-232.165.99688268.SH华特气体电子化学品Ⅲ5127070.SZ大中转债AA607.099.34001203.SZ大中矿业铁矿石6123114.SZ三角转债AA-141.679.00300775.SZ三角防务航空装备Ⅲ7118062.SH天准转债AA-219.428.72688003.SH天准科技其他自动化设备8127061.SZ美锦转债A+107.3527.89000723.SZ美锦能源焦炭Ⅲ9127067.SZ恒逸转2AA+206.5029.99000703.SZ恒逸石化炼油化工10118042.SH奥维转债AA-153.3611.40688516.SH奥特维光伏加工设备11110087.SH天业转债AA+137.7729.98600075.SH新疆天业氯碱12123121.SZ帝尔转债AA-149.128.29300776.SZ帝尔激光光伏加工设备13123195.SZ蓝晓转02A+167.755.46300487.SZ蓝晓科技合成树脂14123171.SZ共同转债A144.003.80300966.SZ共同药业原料药15127088.SZ赫达转债AA-203.556.00002810.SZ山东赫达其他化学制品16123172.SZ漱玉转债AA-134.237.96301017.SZ漱玉平民线下药店17113673.SH岱美转债AA188.989.08603730.SH岱美股份车身附件及饰件18128119.SZ龙大转债B90.609.46002726.SZST龙大肉制品19118061.SH茂莱转债A+242.205.63688502.SH茂莱光学光学元件20127066.SZ科利转债AA139.2915.34002850.SZ科达利锂电池数据截至2026年5月29日（4）限制低评级转债的投资情形在剔除评级低于A+的转债后，模型组合在控制信用风险的基础上仍保持了较好的收益表现。从回测结果看，信用约束组合的年化收益率为18.10%，明显高于中证转债指数的5.93%、沪深300指数的2.77%和中证1000指数的6.90%，说明在剔除低评级主体后，XGBoost模型仍能够通过估值、动量、流动性和条款等维度识别具备较高预期收益的标的，风险控制方面，剔除低评级转债后，组合最大回撤为-23.73%指数，但略高于中证转债指数，主要反映模型组合仍0.850.76，均显著高于主要市场指数，说明在控制信用资质后，组合仍具备较好的单位风险收益表现。与规避高价组合相比，信用约束组合的年化收益略低，但其优势在于降低了主体资质不确定性，更适合对信用风险容忍度较低、强调持仓安全边际的投资人。从年度表现看，该组合在2024202525.16%35.60%的收益，均显著跑赢主要指数，显示模型在不同年份中仍具备持续择券能力；年以来收益为，虽低于中证指数，但仍保持正收益，说明在权益市场结构性分化和转债估值波动阶段，信用约束组合的进攻弹性有所收敛。整体来看，剔除评级低于的标的后，模型组合在牺牲部分收益弹性的同时，提高了组合信用安全边际，更适合于稳健型转债投资人。表9：第四类投资情形下的组合表现情况标的年化收益年化波动最大回撤Sharpe比率卡玛比率年化超额收益率平均调仓换手2024年收益率2025年收益率2026年收益率择券组合Top2018.10%20.72%-23.73%0.850.7612.01%76.88%25.16%35.60%0.15%中证转债指数5.93%10.10%-16.99%0.590.35--5.17%21.25%0.97%沪深300指数2.77%18.78%-45.60%0.150.06-2.99%-12.82%23.49%4.04%中证1000指数6.90%24.57%-46.71%0.280.150.91%--0.98%33.75%10.22%从剔除评级低于后的持仓来看，组合信用资质较无约束及规避高价组合明显改善，低评级信用风险得到有效控制。从具体标的看弹性较强的转债，如大中转债、航宇转债、精测转、华医转债、奥飞转债等，说明在剔除益来源。从行业分布看“低价信用下沉”更多转向“优质主体中的股性弹性和估值修复不过，该类组合仍需要关注两个层面的风险：一是部分高价转债可能面临强赎触发和价格回撤风险，若正股行情走弱，组合净值波动可能放大；二是虽然评级约束降低了信用风险，但部分主体正股仍可能受到行业景气、盈利波动和估值压缩影响，仍需结合基本面进行二次筛选。整体来看，剔除低评级转债后的收益的同时提升信用安全边际。表10：第四类投资情形下，最新TOP20转债明细排名转债代码转债简称转债评级转债价格（元）转债余额（亿元）正股简称正股代码正股行业1110092.SH三房转债A+70.7021.19*ST三房600370.SH涤纶2111005.SH富春转债AA-135.924.00富春染织605189.SH印染3110093.SH神马转债AAA126.9922.20神马股份600810.SH锦纶4111023.SH利柏转债AA157.797.50利柏特605167.SH化学工程5118033.SH华特转债AA-232.165.99华特气体688268.SH电子化学品Ⅲ6127070.SZ大中转债AA607.099.34大中矿业001203.SZ铁矿石7127103.SZ东南转债AA184.7020.00东南网架002135.SZ钢结构8123114.SZ三角转债AA-141.679.00三角防务300775.SZ航空装备Ⅲ9118050.SH航宇转债AA-343.596.67航宇科技688239.SH航空装备Ⅲ10118062.SH天准转债AA-219.428.72天准科技688003.SH其他自动化设备11123176.SZ精测转2AA-321.0012.75精测电子300567.SZ仪器仪表12123251.SZ华医转债A+289.017.01华康洁净301235.SZ医疗设备13127061.SZ美锦转债A+107.3527.89美锦能源000723.SZ焦炭Ⅲ14123243.SZ严牌转债A+233.323.04严牌股份301081.SZ环保设备Ⅲ15118057.SH甬矽转债A+184.3911.65甬矽电子688362.SH集成电路封测16127109.SZ电化转债AA175.004.87湘潭电化002125.SZ电池化学品17123131.SZ奥飞转债A+320.803.16奥飞数据300738.SZ通信应用增值服务18127067.SZ恒逸转2AA+206.5029.99恒逸石化000703.SZ炼油化工19118042.SH奥维转债AA-153.3611.40奥特维688516.SH光伏加工设备20113695.SH华辰转债A+153.084.60江苏华辰603097.SH输变电设备数据截至2026年5月29日非线性框架下的转债择券有效性与最新组合整体来看，本篇报告在前期XGBoost可转债选券框架的基础上，从因子体系、训练窗首先，在因子层面，本次优化并非单纯扩充变量数量，而是在估值及性价比、价格动量、波动及风险、流动性及规模、正股估值与行业、条款事件等维度下，对原有指标进行了重新梳理和加工。尤其是将传统行情类指标进一步拆分为转债5日、日、21-60日动量以及转债相对正股动量，并引入强赎进度、下修进度等连续变量，使模型能够更好捕捉短期交易情绪、相对估值变化和条款边际变化，因子质量和经济含义均较此