AI赋能固收（一）：转债配置策略的运用（32页，2026年）

分类：金融科技

标签：AI赋能、固收研究、可转债、债券配置、量化回测、数据链路、风险过滤、策略增强、债券市场、智能投研

摘要：《AI赋能固收（一）》是一篇聚焦固定收益与可转债市场研究方法论的专题报告，探讨如何借助人工智能工具提升债券研究的效率与严谨性。报告背景是可转债市场存量标的丰富，但券间价格、估值与信用资质分化显著；以绝对价格为核心、依托债底保护的转债配置方法逻辑简洁、可解释性强，是固收配置框架下的常见思路，但单纯以价格为唯一筛选条件容易混入信用瑕疵与流动性不足的标的，存在价值陷阱，需要叠加约束条件完成策略增强。 报告首先刻画当前可转债市场的规模与估值特征，并搭建基准配置策略的回测框架，设置信用等级、剩余期限、周度成交额与价格阈值等多重筛选条件。回测显示基准策略整体收益可观，但最大回撤偏高、回撤修复时间偏长，且低价券内部到期收益率与转股溢价率分化较大，部分低价来源于基本面风险，仅凭绝对价格无法区分真正具备安全垫的标的。随后报告对比主流大模型、智能体工具与金融数据接口（如Wind、iFind、Choice、AKShare、Tushare等），选定适配本土转债研究的技术底座，并依托API完成价格、信用、成交与条款事件等多源数据的拉取与抽样校验，规避数据失真。在方法层面，报告利用提示词工程实现策略代码的快速开发

来源：zuudee | 日期：2026-10-16 | 格式：PDF | 页数：32