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构建可转债量化交易策略及所需数据和工具如下：策略构建双低策略：计算可转债的价格和转股溢价率，选取价格低于 130 元、转股溢价率低于 30% 的可转债，构建组合并定期调整，剔除不符合条件的，加入新符合的，以此平衡收益与风险。动量策略：根据可转债过去一段时间的涨跌幅排序，选取涨幅前几名的可转债买入持有，当出现下跌趋势或涨幅落后时卖出，利用市场趋势和惯性获利。多因子策略：综合考虑可转债的多个因子，如正股基本面、转债的流动性、到期收益率等，通过打分或回归分析等方法确定每个因子的权重，根据综合得分筛选可转债。数据支持行情数据：包括可转债的价格、成交量、转股溢价率、正股价格等，用于分析市场走势和可转债的相对价值。基本面数据：正股的财务数据、行业数据等，帮助评估正股的价值和发展前景，进而判断可转债的投资价值。事件数据：如强赎、回售、下修等事件的公告信息，这些事件会对可转债价格产生重大影响，是策略实施的重要依据。工具支持量化交易平台：如聚宽、米筐等，提供数据接口、策略编写和回测环境，方便开发者快速搭建和测试策略。数据分析工具：Python 的 Pandas、Numpy 等库，以及 Excel 等，用于数据处理、分析和可视化，帮助发现数据规律和优化策略。金融数据接口：如 Tushare 等，能获取实时和历史的金融数据，为策略提供数据来源。
发布于2025-5-13 23:13 武汉
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