看了东财可转债等权指数的年线非常心动，毕竟投资界有句话，叫做“把牛逼的beta伪装成alpha”，可转债这个连续7年年线上涨跟微盘指数有一拼了，直觉上来说随便搞搞应该都能有个年化20%的策略。所以一直想试试能不能搞个可转债的策略，可惜聚宽现有的回测系统不支持可转债的交易，不过在数据字典中可以看到可转债的日行情是可以查到的，那么理论上，在研究环境搭建一个回测框架，做日/周/月频的回测，检验一下经典的“可转债双低”应该可以实现，于是便有了以下研究文件。  这个虽然是在AI辅助下完成的，导致大量大量大量代码，但是每一行我都有人工检查与测试，其中还有很大一部分是我亲自写的，我觉得不算是AI Garbage(谁能仅靠提示词直接生成一个完整且没bug的回测框架求求你教教我) 关于这个回测的结果，客观来说，我觉得能定性，但是精确定量估计不太行。首先是没有滑点设置，但是低频我觉得问题不大。关于测试效果，我用了几个现有的成熟策略做对比，大家可以在文件中看到，跟在回测中测试的结果出入不大。另外，比如不足一手严格来说无法成交，我为了方便就让它比如0.8手也成交了，所以资金设置也没太多用。最后，关于未来数据，主观上我没想写，处理日期都尽可能使用了历史信息（我的意思是不排除遗漏），所以如果你自己没有能力识别，又很担心未来，那最好不要克隆。还有一点，这个我没实盘过，不知道还有没有其它坑，就是一个研究而已，希望有可转债大佬抛砖引玉，提供更多思路。据说可转债要关注的点还挺多，比如强赎就相当于股票直接退市了。 关于文件的用法，不添加附件中的文件到研究环境也没关系，就是要重新跑一遍，注意，由于获取可转债的接口与一般股票的不同，需要更换注释掉的部分‘MyBacktesT’中的‘get_current_price’部分。添加了附件，不改变日期，可以直接出结果，然后如何续接更新，先创建一个回测，只要文件名不变，改变结束日期即可。 不想克隆，也不想看研究（非常理解，别人要是甩我脸上那么一大段我也不想看）的可以看下这个是关键的回测结果，10只周频，基本上跟东财那个可转债指数的最终收益差不多，但是回撤大一些，所以结论，我觉得就是1.避开最高价20%的可转债；2.使用低溢价率进行轮动，应该是一个有效的策略。说真的，我也想能直接回测，但是没办法。  最后还有一点没验证的，能不能用股票端的因子，先量化股票，再找对应可转债，感觉可能有点意思。 基本上就是想到哪写到哪，做个记录，以后再随缘更新