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convertible-bond

This Claude Code item provides a comprehensive framework for analyzing Chinese A-share convertible bonds across three dimensions: bond floor valuation, conversion value, and embedded option value. Use it when evaluating convertible bond positions to assess downside protection, upside potential, and risks from conversion price adjustments, mandatory redemption, or issuer buyback provisions, along with rotation strategies for portfolio construction.

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SKILL.md

# A股可转债分析

## 概述

A股可转债是具有"债底保护+股票期权"特征的混合品种。本skill覆盖可转债三维估值、条款博弈分析、双低策略和轮动选债框架。

## 可转债基础概念

### 核心要素

| 要素 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| 面值 | 100元 | - |
| 票面利率 | 递增,通常0.3%-2.0% | 第1年0.4%...第6年2.0% |
| 转股价 | 转换成股票的价格 | 转股价15.00元 |
| 到期期限 | 通常6年 | 2024-2030 |
| 到期赎回价 | 面值+最后一年利息+补偿 | 110-115元 |
| 回售条款 | 股价持续低于转股价70%可回售 | 连续30个交易日中30天<70% |
| 强赎条款 | 股价持续高于转股价130%可强赎 | 连续30个交易日中15天>130% |
| 下修条款 | 可以下调转股价 | 连续30个交易日中15天<85% |

### 关键指标

```
转股价值 = 面值 / 转股价 × 正股价格
         = 100 / 15.00 × 18.00 = 120.00元

转股溢价率 = (转债价格 - 转股价值) / 转股价值 × 100%
           = (125 - 120) / 120 × 100% = 4.17%

纯债价值 = Σ(票息 / (1+r)^t) + 到期赎回价 / (1+r)^n
         ≈ 85-95元(取决于剩余期限和利率)

纯债溢价率 = (转债价格 - 纯债价值) / 纯债价值 × 100%
```

## 三维估值体系

### 1. 纯债价值(债底)

```python
def bond_floor(coupon_rates: list, years_remaining: float,
               redemption_price: float = 110, yield_rate: float = 0.03) -> float:
    """
    Args:
        coupon_rates: 剩余各年票面利率列表,如 [0.8, 1.0, 1.5, 2.0]
        years_remaining: 剩余年限
        redemption_price: 到期赎回价
        yield_rate: 折现率(同期信用债收益率,约2.5-4%)
    Returns:
        纯债价值
    """
    pv = sum(c * 100 / (1 + yield_rate)**i for i, c in enumerate(coupon_rates, 1))
    pv += redemption_price / (1 + yield_rate)**len(coupon_rates)
    return pv
```

**纯债价值含义**:
- 纯债价值越高 → 债底保护越强 → 下跌空间有限
- 通常纯债价值在 85-100 之间
- 转债价格跌到纯债价值附近 = "债性转债",安全但弹性小

### 2. 转股价值(股性)

```
转股价值 = 100 / 转股价 × 正股当前价

影响因子:
- 正股价格(正相关)
- 转股价(负相关)
- 下修转股价 → 转股价值上升
```

### 3. 期权价值

```
期权价值 = 转债价格 - max(纯债价值, 转股价值)

期权价值高 → 市场看好正股上涨潜力 或 看好下修概率
期权价值低/负 → 便宜(可能有机会)
```

### 三维判断矩阵

| 转股价值 | 纯债价值 | 转债类型 | 策略 |
|---------|---------|---------|------|
| >120 | 不重要 | 偏股型 | 跟随正股,关注强赎风险 |
| 100-120 | 不重要 | 平衡型 | 进可攻退可守,最佳区间 |
| <100 | >90 | 偏债型 | 持有吃利息,等下修/正股反弹 |
| <80 | <85 | 困境型 | 高风险,可能有信用风险 |

## 条款博弈分析

### 下修博弈

**触发条件**:连续30个交易日中15天正股收盘价低于当期转股价的85%。

```
下修概率评估:
1. 触发条件已满足/接近满足 → 高概率
2. 大股东持有大量转债未转股 → 高概率(有动力下修)
3. 公司即将面临回售 → 高概率(下修避免回售)
4. 公司现金充裕、无还债压力 → 低概率(无动力下修)
5. 转股会大幅稀释股权 → 低概率(控制权顾虑)

下修后影响:
- 转股价值 = 100 / 新转股价 × 正股价,通常瞬间上升
- 转债价格通常上涨 5-15%
- 但正股可能因稀释预期下跌
```

### 强赎博弈

**触发条件**:连续30个交易日中15天正股收盘价高于转股价的130%。

```
强赎应对:
1. 公告强赎 → 必须在赎回日前转股或卖出
2. 赎回价通常 100.XX 元 → 远低于转股价值
3. 不转股 = 巨亏(如转债价160元,赎回价100元)

强赎信号:
- 正股价持续>转股价130% → 数天数
- 公司公告"不提前赎回" → 暂时安全
- 转股进度已>90% → 可能不赎回
```

### 回售博弈

**触发条件**:正股价连续30天低于转股价的70%(最后2个计息年度)。

```
回售 = 投资者有权以面值+利息卖回给公司

公司应对:
1. 下修转股价 → 避免回售
2. 拉升股价 → 避免触发条件
3. 接受回售 → 掏钱还债

投资者策略:
- 在回售期持有纯债价值附近的转债 → 下有回售保底
- 下修预期 → 赚下修收益
```

## 双低策略

### 策略逻辑

```
双低值 = 转债价格 + 转股溢价率 × 100

双低值越低 → 价格低 + 溢价率低 → 性价比高

筛选条件:
1. 双低值 < 130(严格)或 < 150(宽松)
2. 转债价格 < 115(安全)
3. 转股溢价率 < 30%(弹性)
4. 剩余期限 > 1年(避免到期压力)
5. 信用评级 ≥ AA-(避免信用风险)
```

### 双低选债示例

```markdown
### 双低排名 Top 10

| 排名 | 转债名 | 价格 | 溢价率 | 双低值 | 评级 | 剩余年限 |
|------|--------|------|--------|--------|------|---------|
| 1 | XX转债 | 105.2 | 12.3% | 117.5 | AA | 3.2年 |
| 2 | YY转债 | 108.5 | 15.6% | 124.1 | AA | 2.8年 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
```

### 双低策略回测框架

```python
class ConvertibleBondEngine:
    """双低策略信号引擎"""
    def generate(self, data_map):
        # 每月末计算双低值
        # 选 Top N 等权配置
        # 下月初调仓
        pass
```

**历史表现参考**(A股可转债):
- 年化收益:10-15%
- 最大回撤:-8% ~ -15%
- Sharpe:1.0-1.5
- 关键风险:信用风险(小盘转债违约)

## 转债轮动策略

### 轮动维度

| 维度 | 指标 | 信号 |
|------|------|------|
| 价格 | 转债价格 | <110超便宜, 110-120合理, >130偏贵 |
| 弹性 | 转股溢价率 | <10%高弹性, 10-30%中等, >50%纯债 |
| 安全 | 纯债价值/价格 | >0.9安全边际高 |
| 下修 | 下修概率 | 大股东持仓+接近触发=高概率 |
| 正股 | 正股动量 | 正股趋势向好=弹性来源 |

### 轮动流程

```
1. 全市场筛选(剔除: 已退市/已公告强赎/评级<A+)
2. 计算各维度得分
3. 综合打分排名
4. 选 Top 15-20 只等权配置
5. 每月调仓一次
```

## 输出格式

```markdown
## 可转债分析: [转债名称/代码]

### 基本信息
| 指标 | 值 |
|------|-----|
| 当前价 | 112.50 |
| 转股价值 | 98.30 |
| 纯债价值 | 92.15 |
| 转股溢价率 | 14.4% |
| 纯债溢价率 | 22.1% |
| 双低值 | 126.9 |
| 剩余年限 | 3.5年 |
| 评级 | AA |

### 三维估值
- **债底保护**: 纯债价值92.15, 下跌空间约18%有保护
- **股性弹性**: 溢价率14.4%偏低, 正股上涨10%转债预计涨8%
- **期权价值**: 转债价格-max(纯债,转股)=14.2, 合理

### 条款博弈
- **下修概率**: 中(正股距下修触发价还有12%空间)
- **强赎风险**: 低(正股距强赎线还有35%)
- **回售保护**: 尚未进入回售期

### 投资建议
双低值126.9,属于性价比区间。建议...
```

## 注意事项

1. **信用风险是最大雷**:A股已出现可转债违约案例(搜特转债等),低评级转债谨慎
2. **强赎倒计时要盯紧**:公告强赎后不转股/不卖出会巨亏,每天检查强赎公告
3. **流动性风险**:小盘转债日成交额可能不足100万,大资金进出困难
4. **条款差异**:每只转债条款细节不同(下修比例、强赎天数),必须逐只核查
5. **到期不转股**:如果到期没转股,只拿回面值+利息(110左右),高价买入会亏
6. **数据获取**:可转债数据需通过tushare的可转债接口获取,OHLCV数据可用标准接口
7. **回测局限**:可转债回测需要转股价、强赎/回售信息等额外数据,比股票回测复杂
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Professional finance research toolkit — backtesting (7 engines + benchmark comparison panel), factor analysis, Alpha Zoo (452 pre-built alphas across qlib158/alpha101/gtja191/academic), options pricing, 77 finance skills, 29 multi-agent swarm teams, Trade Journal analyzer, and Shadow Account (extract → backtest → render) across 7 data sources (tushare, yfinance, okx, akshare, mootdx, ccxt, futu).

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Browse and bench the bundled alpha zoos — prebuilt cross-sectional factor libraries (Kakushadze 101, GTJA 191, Qlib 158, Fama-French / Carhart). Use when the user asks "which alphas exist", wants metadata on a named alpha, or wants to run IC/IR on a whole zoo over a universe.

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A 股 ST/*ST 风险预测框架 — 基于最新中报/三季报或业绩预告/快报,预测下一财年是否会因营收、利润、净资产、分红不达标而被风险警示,并将新浪监管处罚记录作为独立证据面纳入风险等级。仅适用于 A 股,不预测财务造假。

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Asset allocation theory and optimizer usage — MPT / Black-Litterman / risk budgeting / all-weather strategy, including guides for 4 optimizers and rebalancing rules.

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Diagnose failed or underperforming backtests, locate the root cause, and fix the issue

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Behavioral finance applications: theories of overreaction and underreaction, behavioral explanations for momentum and reversal, investor sentiment cycles, cognitive-bias checklists, and debiasing quantitative strategies.