CONVERTIBLE BONDS · QUANT STRATEGY × MACHINE LEARNING
量化研究员，现于 RatingDog（YY评级）估值研究部 转债组。研究兴趣：可转债、量化策略与机器学习——用定价模型回答「贵不贵」，用条款博弈模型回答「会发生什么」，用组合与回测回答「如何进入账户」，每一步都经得起样本外检验。
* 模型与策略指标出自《转债强赎的价格影响、应对与预测》，测试区间 2025.03–2025.10，最大回撤 4.60%。
我是王子辰，量化研究员，2024 年 7 月加入瑞霆狗（深圳）信息技术有限公司（RatingDog · YY评级）估值研究部转债组，现任研究员（上海）。研究兴趣集中在可转债、量化策略与机器学习。
我的研究沿三条主线展开：定价——BS 模型与希腊字母、理论价偏离度监控，刻画「贵不贵」；条款与事件——强赎、下修、退市刚兑等博弈的统计规律与机器学习预测；组合——双低、择时、行业拥挤度等策略，以及固收+账户的权重配置。从数据清洗到回测、从模型到成文，全流程独立完成。
我是 AI 工作流的深度使用者：日常以 Claude Code、Codex、ZCode、Deepseek 等编程智能体驱动研究全流程——sub-agent 集群调研与初步探索、批量回测、图表与报告生成、多轮「评审团」迭代，把更多时间留给假设与结论；亦将重复性工作沉淀为 skill 与脚本——主体点评从 2 小时压缩至 10 分钟以内。
伦敦政治经济学院（LSE）金融数学与统计学士、风险与金融硕士。
系统研究强赎条款触发前后的价格冲击与传导路径：基于 2022–2025 年全市场转债数据刻画强赎博弈的收益结构，构建 XGBoost 强赎预测模型（时序交叉验证调参，测试集 F1 0.92 / AUC 0.99）；据此设计博弈强赎策略，测试区间（2025.03–2025.10）收益 37.01%、最大回撤 4.60%，显著跑赢中证转债指数，三倍交易成本下仍具超额。
以固收+账户为对象，系统比较风险平价、均值方差等权重配置方法：从单一方法的机制与缺陷出发，逐步引入约束与稳健性检验，验证参数敏感性，在 2025–2026 样本外检验配置效果；系列第 4 篇将经典 Black-Litterman 范式用于实际大类资产权重配比，讲解模型逻辑与各类参数选定方法，给出固收+策略大类资产权重配比示例，并探索量化配比与主动投研信号的结合方式。
以申万行业为口径，从估值、换手、波动等维度合成转债市场的行业拥挤度指标，刻画资金拥挤的时序与截面特征，并构建基于拥挤度分层的配置策略，回答「热闹的地方还能不能去」。
复盘被广泛使用的双低策略（价格 + 转股溢价率）的收益来源与回撤特征，识别其对强赎条款与信用风险的隐性暴露，针对性改进选券与调仓规则，回测显示改进版相对基底的提升。
将转债希腊值定义为其期权价值部分基于 BS 模型计算的 Delta / Gamma / Vega / Theta，验证希腊值对转债收益的区分能力，并按希腊值分组构建策略，把「风险敞口」从直觉变成可交易的变量。
三项联动的研究：理论价偏离度（BS 理论价 vs 市场价）的观察与均值回复策略小探；转债择时——比较估值、动量、情绪等多类指标，寻找风险性价比更优的仓位调节方案；以及债股性结构、下修条款执行情况的市场统计跟踪。
基于正则化线性回归模型，使用技术、估值、流动性和市场四大类因子预测转债未来收益率——不寻求准确预测收益率的具体幅度，而是利用预测值较好的未来收益率排序能力设计量化策略。本研究极大程度基于 AI agent 完成：人工提出设想 → sub-agent 集群调研与初步探索 → 人工确定具体思路与报告大纲 → agent 完成初稿 → 人工与「评审团」sub-agent 集群多轮迭代 → 人工确定终稿。
使用示例、模板与流程说明，开发转债、产业与城投主体点评撰写 skill，结合固定流程脚本、金融终端 MCP 与 Excel 底稿提高流程准确性与效率，将人工 2 小时工作压缩为最低 10 分钟以内，总监审核通过率 100%，获得同事一致好评。配套使用 agent 制作点评提交流程表单一键填充油猴脚本，将 skill 产出复制粘贴后一键填充系统后台流程表单，极大提高操作效率并消除误操作风险。
| 年份 | 标题 | 分类 |
|---|---|---|
| 2024 | 可交债投资手册 | 市场统计 |
| 2025 | 可转债的债股性变化观察 | 市场统计 |
| 2025 | 转债理论偏离度观察及策略小探 | 量化策略 |
| 2025 | 可转债的希腊字母及策略构建 | 量化策略 |
| 2025 | 可转债双低策略观察及改进 | 量化策略 |
| 2025 | 25年以来转债下修的一些观察 | 市场统计 |
| 2025 | 可转债择时策略小探 | 量化策略 |
| 2025 | 汇车退债小额刚兑怎么看？ | 转债快评 |
| 2025 | 转债强赎的价格影响、应对与预测 | 量化策略 |
| 2026 | 以固收+为例的投资组合权重配比（1） | 量化策略 |
| 2026 | 以固收+为例的投资组合权重配比（2） | 量化策略 |
| 2026 | 以固收+为例的投资组合权重配比（3） | 量化策略 |
| 2026 | 财报季冲击下的美锦转债大跌 | 转债快评 |
| 2026 | 以固收+为例的投资组合权重配比（4） | 量化策略 |
| 2026 | 可转债行业拥挤度分析及策略 | 量化策略 |
原则：先问定价与商业逻辑，再上模型；样本外表现优先于训练集指标。