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[可转债] 可转债脉冲统计

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楼主#
更多 cqzhao发布于:2022-05-03 19:52,来自:北京
# 前言

可转债策略里面很重要的内容是轮动。包括低溢价轮动和双低轮动等。

很多大佬也提出了当出现涨幅较大的脉冲时,需要卖出回避。这里,我也统计一下相关数据,看看会得出什么结论。

# 数据

可转债相关数据为从2016-01-29开始至2022-03-04为止,所有转债在这些交易日的涨跌幅数据,共23万多个。超出这个时间段的数据我手上没有,暂时不考虑。不过这些数据量也足够了。

# 初步分析

先看看这些数据,所有涨跌幅的分布如下图。图像主要集中在左侧,这是因为有一些异常值。

图片:606969d6-9829-49ef-8296-849fe9d318de.png


涨幅榜第一位的是正元转债,在2020年10月22日,涨幅176.41%,成交金额高达101亿。日K是这个效果的,这么长的一根阳线。

图片:084ad734-1b43-4a12-a2d7-4ad8d5cfa52c.png


之所以涨成这样,与沪深两市对可转债的临停制度有关,按深市交易规则,涨跌超过20%,临停30分钟,涨跌超过30%再临停30分钟,之后涨跌不再临停;按沪市交易规则,涨跌超过20%,临停30分钟,涨跌超过30%,临停至收盘前3分钟。

从规则上看,沪市的转债涨幅超过30%,会导致长时间停牌,仅留下3分钟交易,可转债流动性丧失,而深市转债,最多停牌1小时,有剩余的3个小时的交易。

跌幅最大的是再升转债,2020-03-10,下跌53%,收盘价188.39元

除了这些异常值,如果我们看涨幅在正负20以内的分布如下图。它是一个很对称的分布。也符合我们常说的涨跌都是50%概率的认知。

图片:4e76c878-bbb1-4ddd-99c0-20f878928bf2.png


统计结果显示,涨幅基本是对称正态分布。均值为0.07%,标准差为2.38%。

# 涨跌幅分组

下面,我按照T日涨跌幅对所有数据进行分组,然后对每个分组内的每个转债在T+3和T+5日时,这3天或5天的累积涨跌幅。

例如,T日涨幅0% - 5%以内的转债,在T+3、T+5日的累积涨跌幅分布如下图所示

图中,蓝色的是T+5日的累积涨跌幅,黄色的是T+3日的累积涨跌幅。涨幅0% - 5%以内的转债较多,统计得到的是一个很高的峰。但是,其均值是小于0的。

图片:1b7f65d7-6b5f-46fb-acaa-456af4e25aa1.png



## 统计结果

先看一下统计结果,这是一个多索引的表格。
表中,行名limit是指涨跌幅的区间,两个数字以下划线连接。每行又分为2小行,分别是T+5日的累积涨跌幅,T+3日的累积涨跌幅。
右边有两大列,zhangfu代表转债涨跌幅,cum_change代表累积涨跌幅。


图片:89d00da9-51fb-4207-bbec-95a716839684.png


如果从中位数看,当T日涨了之后,T+3\T+5就会跌,反过来也一样。但是同样要看到,这些数据的方差很大,也就是分布范围是很大的,很发散。

## 箱线图

如果画到箱线图上是这样的。箱体覆盖的区域占据样本的50%(25%分位-75%分位),图中菱形为异常点(超出规定范围的点)。


图片:c8afe822-30dc-44e8-a977-1a297ce6f445.png



箱线图的含义如下图

图片:8518aa80-56a7-4e4e-8eb3-1dca91357e2d.png


从图中的分布看,不同涨幅限值下,T+3和T+5天的数据并没有统计显著性,仍然是在一个较大的范围内分布。

**只能说涨多了就会跌。跌多了就会涨。**

## 累积概率

如果我们把对应的样本集计算一个累积概率,那么可以计算出跌的概率以及50%概率时对应的涨跌幅,放在下面的表里:

图片:6f104554-3b01-4ef8-962a-e116eda42f4b.png



如上表,当T日涨跌幅为10-15%区间时,T+3日累积涨跌幅<0的概率为64%,并且有50%的概率,累积涨跌幅<-3.36%。

从表上看,似乎当涨幅超过15%时,概率和幅度都有个较大的提升。不过需要考虑到的是,涨幅超过15%的时间较少。
另外,10%-15%时,概率较5%-10%保持不变,但是跌幅提升了,也是一个不错的选项。

## 行业区分

看一下上述数据与转债行业之间的关系。

首先是,T日涨幅5%以上,不同行业的T+3,T+5涨跌。能够看到不同行业还是有差异的,但是差异不大。


图片:dc58e2e1-8df0-43d5-8f2a-f463ecb3441b.png



再看看T日涨幅10%以上。

图片:1fa96475-50a4-4bf4-a586-3e4041f26022.png



这就能看到明显差异了。有些行业涨了还能再涨,有些则有很大概率下跌。不过需要注意的是,涨幅10%以上的数据量不大,再按照行业一分数据量更小了,所以图中的数据有没有统计意义还有待确认。大家看看就好。

# 结论

从统计上看,转债涨跌是对称的,都是50%的概率。并且,在0%附近的涨跌次数最多,单日5%以上的就明显减少了。由于涨跌幅度的均值为0,所以涨多了就会跌,跌多了就会涨。所以T日涨幅较大的,在后面3天或5天就会逐渐跌下来,其均值和中位数都是负的,但是这个分布是非常广的。也就是既会出现强者恒强,也会出现过强转弱。

以上都是正确但是没用的。

从累积概率角度,似乎能找到一点理由说明在涨幅超过10%或15%时进行卖出操作。

目前,我还不能得出更有力的结论。
1楼#
量化自由之路发布于:2022-08-08 01:13,来自:
还以为是当天 直线上冲 然后下落的 脉冲。 原来是日k, 持续都几天,不叫脉冲了。
公众号: 可转债量化分析
2楼#
幸运68发布于:2022-06-19 14:32,来自:河北
脉冲此书怎么统计的
3楼#
可转债综合频道发布于:2022-05-19 23:51,来自:四川
cqzhao:怎么按照昨日收盘价?按照涨幅前一天的收盘价吗?回到原帖
是的
做最懂理论的投资人;做最靠近市场的研究者。
4楼#
cqzhao发布于:2022-05-19 19:34,来自:北京
可转债综合频道:您好,能不能不按照行业,而是按照昨日收盘价来进行统计呢?回到原帖
怎么按照昨日收盘价?按照涨幅前一天的收盘价吗?
5楼#
可转债综合频道发布于:2022-05-19 12:31,来自:四川
您好,能不能不按照行业,而是按照昨日收盘价来进行统计呢?
做最懂理论的投资人;做最靠近市场的研究者。
6楼#
cqzhao发布于:2022-05-10 18:52,来自:北京
lassato:箱体覆盖的区域占据样本的50%,这个箱体的定义按照涨跌幅从上到下数量定义吗?
这样定义的合理性能介绍一下吗
回到原帖
这是箱线图的定义,所有箱线图都是这样的。只是表示分布的一个特性,至于如何解读则需要看你如何看到这个统计数据
7楼#
cqzhao发布于:2022-05-10 18:50,来自:北京
hejinwang:老师,这个是什么软件统计的,可视化做的也不错哦回到原帖
seaborn
8楼#
hejinwang发布于:2022-05-09 19:17,来自:上海
老师,这个是什么软件统计的,可视化做的也不错哦
9楼#
lassato发布于:2022-05-04 09:52,来自:上海
箱体覆盖的区域占据样本的50%,这个箱体的定义按照涨跌幅从上到下数量定义吗?
这样定义的合理性能介绍一下吗
10楼#
欢乐发布于:2022-05-04 09:39,来自:山西
我分析了一下统计数据,结论里有一点补充,如果当天能大涨的可转债,范围在10%-30%范围内的可转债。首先想到的是止盈操作,然后,后期持续看好该可转债,可以逢低买入进行做T操作。适用于上市的新债!
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