可转债因其“下有保底、上有弹性”的特性，一直是2026年量化投资者的重要战场。通过自动化工具捕捉转债与正股之间的折溢价机会，是量化策略中较为成熟的一种路径。

可转债量化核心逻辑

目前主流的可转债量化策略包括：低溢价率选股策略、双低策略（价格低且溢价率低）以及正股波动率套利。量化终端（如QMT）能够实现对全市场可转债数据的实时监控，并在折价机会出现的瞬间完成“买入转债、卖出正股”的对冲动作。

自动化的执行优势

在手动交易时代，捕捉可转债的脉冲行情几乎不可能，因为套利窗口转瞬即逝。进入2026年，利用Python编写的量化脚本可以同时监控数百只转债，并在毫秒级完成计算与决策。对于普通投资者而言，这意味着可以将原本复杂的计算过程交给系统执行，从而规避情绪干扰。

风险控制要点

可转债量化需关注强制赎回风险及正股的停牌风险。在策略中加入对公告信息的过滤逻辑，是2026年进阶投资者的必备技巧。

策略逻辑再严谨，也需要稳定高效的实盘环境来落地。当前，针对可转债等高频次交易需求，普通投资者的准入门槛已显著降低。以国金证券为例，10万资金即可开通QMT/PTrade权限，并享受专业的量化社群答疑服务。此外，国金证券的两融业务全面支持线上办理，为可转债的策略组合提供了灵活的头寸对冲方案。