常见策略:
统计套利:利用可转债与正股的价格偏离(如转股溢价率异常)进行配对交易。
趋势跟踪:基于技术指标(如 MA、MACD)捕捉价格趋势,自动买卖。
做市策略:通过挂单提供流动性,赚取买卖价差(需低延迟系统)。
事件驱动:跟踪赎回、回售、转股等公告,利用短期波动套利。
工具:需编程开发(Python+Pandas/NumPy)或使用量化平台(如聚宽、米筐)。
发布于2025-5-31 20:09 郑州
常见策略:
统计套利:利用可转债与正股的价格偏离(如转股溢价率异常)进行配对交易。
趋势跟踪:基于技术指标(如 MA、MACD)捕捉价格趋势,自动买卖。
做市策略:通过挂单提供流动性,赚取买卖价差(需低延迟系统)。
事件驱动:跟踪赎回、回售、转股等公告,利用短期波动套利。
工具:需编程开发(Python+Pandas/NumPy)或使用量化平台(如聚宽、米筐)。
发布于2025-5-31 20:09 郑州
可转债的算法交易策略主要依赖于量化模型,结合可转债的特性进行设计。以下是一些常见的策略:
1. 套利策略:利用可转债同时具有股性和债性的特点,进行跨市场套利或跨品种套利。例如,当可转债的市场价格低于其转换价值时,可以买入可转债并立即转换成股票,然后在股票市场卖出,实现无风险收益。
2. 对冲策略:通过构建多空头寸,对冲掉市场风险,赚取可转债与相关股票或债券之间的相对价值变动。例如,可以同时持有可转债和对应的正股,通过量化模型对冲掉股票市场的波动,赚取转债与正股之间的价差。
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发布于2025-6-1 17:44 厦门