摘要
924行情以来，权益市场带动转债上涨，但也导致许多转债触发了强赎条件，2025年7月至9月强赎占比连续超过一半，投资者不得不考虑强赎冲击下的跌价风险。本文主要讨论强赎导致的转债价格波动、应对策略与强赎预测方法。
强赎期间的转债价格波动：基于2022年至2025年10月数据，宣布强赎后的首个交易日（T日）转债价格平均下跌了3.50%，而宣布不赎回后则平均上涨了2.41%，但存在个别与预期方向不符的大幅波动案例，投资者需关注其他因素影响，例如标的所处行业动向。宣布强赎结果前后的其他日期平均价格变动不大，但价格有一定提前一日反应的倾向，且牛、熊市场环境对后续价格走势有相应影响。对于宣布强赎后的交易，若风险偏好较强，可等待至T+5日博取价格回升可能，否则尽快卖出即可。
强赎后转股退出必要性不大：宣布强赎后正股价格走势弱于转债，且虽然转股溢价率普遍为负，程度则很小，转股后再卖出还产生了额外操作和时间成本。因此转股退出的必要性不大，除非具体标的负溢价率程度足够深。另外10%以上高转股稀释率转债正股价格下行压力更大，924前尤其明显。
强赎前的应对方法：10亿元余额以上大盘转债价格更稳定，受强赎冲击更小。若选择提前卖出规避强赎冲击，择机离场便可，各日期差异不大。
强赎分布与博弈强赎策略：924以来强赎数量最多行业的为汽车、电力设备和机械设备，均为热点行业，市场情绪高涨下正股上涨使得强赎条件得到满足。一些非热点行业的转债也因概念带动使得强赎发生。从单调性和XGBoost模型特征重要性来看，剩余期限、转股溢价率和强赎前五日收益率数值越低，强赎越倾向于发生。XGBoost模型在2025年3月至10月测试集上产生0.92的F1分数，强赎预测能力优秀。基于此的博弈强赎策略期间收益为37.01%，最大回撤率4.60%，显著优于指数。但投资者需留意数据较少、模型失效和研究有误风险。
目录
1. 牛市期间转债强赎频发
2. 强赎的影响与应对
2.1 强赎期间的转债价格波动
2.2 强赎后转股退出必要性不大
2.3 强赎前的应对方法
3. 强赎分布与博弈强赎策略
正文
1. 牛市期间转债强赎频发
2024年924行情以来，权益市场处于上行阶段，转债市场在正股带动下估值水平升高，投资收益空间颇具吸引力。然而对于转债投资者，条款的相关考虑必不可少。有利股市环境使得转债普遍上涨的同时，导致许多转债触发了强赎条件，而这会导致不久后转债失去转股价值，仅剩保守的赎回价格与利息，转债价格因此大幅下跌。
观察2022年以来转债市场的强赎情况，可以发现924行情之前的股市偏弱时期，强赎数量有限，部分月份触发条件后实施强赎的占比达到50%，但并不持续。近期股市运行状况较好，许多月份强赎数量和占比明显处于高位，并且2025年7月至9月强赎占比连续三月超过一半，为2022年以来首次。10月股市上行动能减弱，强赎潮有所减退，但仍有9次强赎出现，在924行情前为第二多月份。
2. 强赎的影响与应对
2.1 强赎期间的转债价格波动
基于2022年以来的数据，宣布强赎后的首个交易日（后文称为“T日”）转债价格平均下跌了3.50%，而宣布不赎回后则平均上涨了2.41%。可见强赎对转债价格存在明显冲击，投资者有必要关注转债的赎回可能性以及宣布赎回后的处理方式。但宣布不赎回则会暂时消除转股价值的失去风险，使得价格出现明显上涨。
具体观察宣布强赎与不强赎后的首日收益率分布，发现两者分别下跌与上涨占多数，大致呈钟型分布，符合预期。但除去一些例如事件导致的强赎后小涨、不强赎后小跌的情况外，仍然存在一些与预期方向不符的大幅变动。典型的包括翔港转债因布局存储行业实现20%涨停，皓元转债因CRO概念走低大跌7.28%。这说明赎回与否结果临近时，其消息本身并非唯一值得关注的信息，投资者仍然需要对标的所处行业概念或其他事件保持密切关注。具体而言，宣布强赎后上涨和不强赎后下跌的占比分别为21.84%和26.03%，理论情况的确大体上成立，但反向变动的可能性不可忽略。
强赎结果前后每日收益率方面，无论强赎与否或市场环境如何，T日价格波动最为明显。其中宣布强赎924后的牛市周期平均跌幅小于924前，但不强赎的涨幅则几乎没有区别。除此之外，各日平均收益率基本均在1%以内，属于正常波动。但924后不赎回在T-1日出现了平均1.14%的涨幅，上涨占比60.69%，或许投资者有一定提前买入博弈不强赎的倾向；924前赎回在T+1日为平均0.98%的跌幅，下跌占比60.53%，出现了继续补跌的情况。
以T日为原点，前后累计收益率方面，赎回转债在消息发出前便出现了一定价格下行趋势。转债价格受到公告影响后，924前后的情况出现分化。924之前，价格次日继续补跌，接下来数日变动不大。随着时间流逝，价格在强赎即将到来的预期下继续下行。而924后，市场氛围较积极，T日大跌便已完成对强赎预期的消化，之后价格有所回升，在T+5日达到高点。后续赎回日临近，价格再次出现下跌压力。
不强赎的情况在公告发出之间与强赎相反，存在提前上涨的趋势，但这主要在前一日所体现，且924后态势更明显些，924前只是略有倾向，并不显著。后续的走势如强赎一样出现分化，924前T+1日略有补涨，之后价格趋于不变；924后得益于强赎担忧暂时消除，牛市对价格的带动得到充分体现，价格一路走高。
总结而言，根据过往经验可发现：1）强赎结果发出前价格走势便与结果存在一定关联；2）牛、熊市场环境对公告发出后的价格走势有相应的影响，熊市+赎回、牛市+不赎回后续下跌、上涨较明显。
不强赎结果公告后，强赎担忧消除，投资者可选择继续持有，尤其是牛市期间上涨态势将进一步得到支撑。而如果投资者遇到所持转债被强赎的情况，便需要在最终强赎前找到合适时机处理转债，值得进一步分析验证。我们不妨观察强赎公告发出后，转债之后的每日累计收益率分布情况，验证上文整体均值分析是否可指导交易决策，抑或是个别极端值扭曲了实际情况。
924前，宣布赎回将导致转债价格一路走低，T至T+10日的每日累计收益基本有80%处于亏损状态，且累计跌幅大于10%的转债占比有扩大趋势，与前文平均累计收益率走势相符。不过另一方面，累计涨幅超过10%的转债占比同样有所上升，在T+5日开始稳定在一成左右。这样看来，若持有的转债宣布强赎后下跌，便建议尽快卖出；若能够实现上涨，且风险偏好较强，则可以继续持有至T+5日，等待可能的涨幅扩大后卖出。
924后，宣布强赎10日内累计亏损占比明显低于924前，且首日占比最高，之后有所下降，T+5日占比降至60%以下，与前文回升高位相符。不过需要注意的是，累计亏损占比下降主要由5%以内小幅下跌减少所致，10%以上大幅累计下跌占比有所扩大，在T+6日占比开始稳定在20%左右。这说明如果跌幅较小，则可以等待至T+5日寻求消除跌幅的可能；如果跌幅较大，则仍建议尽快止损。
2.2 强赎后转股退出必要性不大
除直接卖出转债退出之外，强赎后投资者也可选择转股退出。我们不妨观察正股相关情况，分析转股退出的必要性几何。首先，无论市场环境，强赎公告后转债价格表现总是在走势关联度较高的同时胜过正股。且924后正股没有如转债那样出现公告后价格回升的态势，导致基本始终处于相对亏损状态。
宣布强赎后，转股溢价率均值和中位数均为负，中位数接近-1%，负转股溢价率占到了85.06%。对比T日直接卖出转债退出和先转股、T+1日卖出股票两种方式自T-1日末的平均收益率，924前分别为-4.42%和-5.43%，924后分别为-2.78%和-2.20%。在后者产生额外一天的持有时间的情况下，924前转股退出反而使得亏损更大，924后则使平均亏损缩小了0.58个百分点，幅度较小。立即退出方面，建议直接卖出转债即可，除非负溢价率程度很深。
T+2日开始平均转股溢价率达到0以上，中位数稳定在-0.2%左右，负转股溢价率占比也开始下降，水平处于70%左右。普遍的负转股溢价率虽然显示出一定转股退出的价值，但负溢价率水平始终很低，与卖出转债差距很小，且前文我们发现正股价格走势较转债更弱。因此若负溢价率程度很深时，投资者可关注转股可能蕴含的更高价值，但需要谨慎持有正股，短线操作可能更好。
另外，强赎结果宣布之前，转股溢价率出现了压缩趋势。这与部分投资者提前卖出转债规避强赎冲击，导致转债价格提前略有下降的发现相符合。均值较中位数下降更为显著，说明较高溢价率压缩幅度也更大，向中位数聚拢。
另外值得一提的是，虽然整体而言，所持转债被宣布强赎后尽快择机卖出结果相对较好，但如果看好主体未来表现，则可以选择转股保持参与。一个近期的典型例子是华友转债。得益于其有色金属和储能概念，华友转债与正股强赎公告后价格保持上升，正股表现略好于转债。转债被强赎后，正股继续大幅上涨。对于此类转债，若能识别，则能够通过转债获取可观收益。
此外，不同转股稀释率转债的正股价格变动情况有所不同。根据T-1日转股稀释率10%进行区分，可见高稀释率转债的正股价格面临更高的转股退出压力，导致跌幅高于低稀释率的转债正股。不同市场环境下的正股价格走势仍然相应受到影响，但924前的高稀释率转债正股明显受影响更大，说明弱势环境下转股退出压力将显著压制正股。
2.3 强赎前的应对方法
除了在宣布强赎后进行应对，投资者也可提前选择对强赎冲击抗性更强的转债。我们观察大盘转债是否能具备此抗性。以T-1日10亿元余额为分界线，强赎宣布后，大盘首日平均下跌幅度小于小盘1个百分点左右。直到约T+5日，大盘转债价格走势也更加强劲，之后大盘与小盘转债的差异不大。若对强赎带来的跌价风险较为担忧，则可以选择余额更大的转债一定程度上抵御风险。相较于小盘，大盘转债基本面更加稳定，炒作难度也更高，面对强赎冲击受影响更小。另外，T-1日大盘与小盘转债的平均价格分别为140.42元和167.20元，更低的平均价格也使得下跌空间更小些。
许多投资者也会选择提前退出以规避强赎回冲击。根据前文的分析，宣布强赎与不强赎前，T-5日以来转债价格有一定下跌和上涨的趋势，但算不上显著，T-1日的相应涨跌情况则明显些。具体观察T-1日提前下跌或上涨后强赎与不强赎的占比，分别为47.84%和67.88%，以此判断后续不赎回结果从而不进行售出较可靠，但对于强赎的预判则不够好。若将强赎判断的下跌幅度调整至2%以上，则有56.74%的转债后续强赎，共有141个样本。提高幅度阈值能够进一步提升预测正确占比，但会导致样本较少，适用范围不足。
因此，为了避免预判错误造成强赎转债的大跌，更谨慎的投资者可以在临近强赎未知结果时便择机出售转债离场，T-5日至T-1日卖出均可。
若未能提前卖出，我们也给出强赎结果公告后的交易建议：
l 结果为强赎
Ø 牛市：跌幅较大尽快止损，否则可等待价格修复，经验显示T+5日卖出最佳
Ø 熊市：后续中性偏下行，结果放出后下跌建议立即止损，上涨则可考虑持有至T+5日卖出
l 结果为不强赎
Ø 牛市：强赎顾虑消除，可保持持有
Ø 熊市：后续中性，经验显示后一日补涨为小高位，此时可考虑卖出
另外，对于强赎的情况，负溢价程度较深时可关注转股退出是否收益更高，需要谨慎考虑保持持有正股，其可能存在下跌风险，比如转股稀释率10%以上的有较大转股退出压力的转债，正股价格短期内有较明显的下跌风险，但如果看好后续发展，则可以转股持有一段时间。
3.强赎分布与博弈强赎策略
在对强赎后价格走势进行分析并得到交易启示后，投资者也有必要了解强赎前，即强赎发生分布与驱动因素的情况。行业方面，924以来强赎数量最多的行业是汽车、电力设备和机械设备，数量靠前的行业均为热点行业，市场情绪高涨下正股上涨明显，使得转债强赎得到满足。其中受人形机器人相关概念影响，汽车行业涨幅较好，强赎尤为活跃，且924以来强赎占比超出行业转债数量占比最多，达到6个百分点。这显示汽车转债有较强的倾向缩小负债规模，类似的还有计算机。
但需要注意的是，一些公司所属行业虽并非热点，但却拥有热点概念。例如景兴转债主营造纸与包装，属于轻工制造行业。但公司间接投资了宇树科技，是宇树概念标的。此外一些转债正股价格抬升的主导因素并非行业或概念带动，而是自身基本面改善或其它利好事件驱动。例如游族转债净利润同比大幅预增后正股价格上涨，使强赎条件得到了满足。
对于其他指标，我们在此前的《再看转债条款之强赎》中已对此有过研究，本文我们不妨利用机器学习模型，进一步优化预测能力。此前报告所涉及的指标包括转股稀释率、第一大股东股票质押率、第一大股东持有转债占比（不在转债前三大持有视为减持完毕）、剩余期限和余额。另外前文发现宣布强赎与否前五日（T-5日至T-1日）转债收益率也与强赎与否有一定相关性，转股溢价率有提前压缩趋势，本文亦将其纳入。时点数据均使用T-1日的数值。
我们将各指标从低到高分为10组，每组将属于本组的数据预测为实行强赎，计算F1分数。单调性表现较好的为剩余期限、转股溢价率和前五日收益率，表现出数值越低，强赎越倾向于发生的规律。其中剩余期限越低，到期日临近，未来促转股窗口期缩短，理论上发行人会有相对更高的强赎动力。
模型训练方面，考虑到数据有限，我们在常见的8:2比率基础上增加了测试集的范围，将2022年至2025年10月的数据按照7:3划分训练集和测试集，使测试集范围为2025年3月至10月。保留所有指标，使用默认参数训练模型，特征重要性前三的为剩余期限、转股溢价率和前五日收益率，与单调性测试的结果相符。
调参方面，我们首先在训练集上进行5折时序交叉验证，这样的调参方法在提高有限数据利用率的同时，考虑到了金融数据的时序特性。我们针对学习率和最大树深度两个关键超参数进行调优，范围分别为[0.01, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3]和[3, 6, 9, 12, 15]。基学习器使用逻辑回归，评估指标使用对数损失，迭代次数50轮，不设置早停。最终调优结果为学习率0.05，最大树深度3。
测试集上的结果为AUC0.99；分类阈值使用0.5，精确率、召回率和F1分数分别为0.86、0.99和0.92，预测能力出色。
有了效果理想的预测模型，我们自然可以基于此构筑一个转债博弈强赎回策略。将测试集周期设定为回测周期，在T-1日买入预测将不强赎的转债，预测结果使用前文在测试集上得到的结果。考虑到无论预测成功与否，牛市期间之后价格均有上升趋势，我们设定为在T+5日进行卖出。最大持仓数量为10只，每只新买入转债的预算为当前现金总量除以剩余可买入只数。若剩余可买入只数小于需要新买入只数，则先卖出持仓时间最久的对应数量转债。若需要新买入只数大于最大持仓数量，则仅买入待买入名单的前10只（按转债代码排序）。其他策略细节可参考我们之前的量化策略报告。
策略得到了十分理想的结果，期间收益率高达37.01%，最大回撤率为4.60%，均胜过万得可转债等权指数与中证转债指数，超额收益率达到25%左右，月度胜率也超过70%，策略收益与抗跌能力很强。并且即便将交易成本翻三倍至千分之三，策略期间收益率和最大回撤率仍为32.54%和4.62%，收益空间充分。
观察策略净值曲线，可以发现其从一开始便超过指数，此后保持优势，且在8月开始明显扩大。部分时间策略也会虽市场一同下跌，但回撤可控，较强的收益水平使其始终走势较好。
需要指出的是，以上预测模型与策略受限于数据有限，测试集与回测周期较短，可能只反映此周期内情况。并且模型存在失效风险，投资者需密切关注市场最新动向，持续衡量预测模型与策略有效性。投资者亦需考虑本文研究出现纰漏与缺陷的可能性。
