量化角度看可转债（十）：回测代码框架构建.pdf

量化角度看可转债（十）：回测代码框架构建。

工具化模块功能综述

模块概述：构建以 Python 为核心的量化投研框架，采用模块化设计思想，将数据更新和策略 回测两大环节进行了函数化封装与标准化存储，形成了数据库搭建到回测结果输出的自动化闭 环工具，实现了研究过程的规范化与系统化。 数据获取与更新模块：自动更新全市场转债列表，批量获取转债静态属性、指数利率数据、时 序行情数据，自动计算转债估值和定价等核心衍生指标，构建标准化数据库。 策略构建与回测模块：多条件筛选转债池，支持自定义因子排序（如双低）和组合构建，可设 置行业权重上限，实现策略净值与持仓明细的输出。

数据获取与更新模块

数据文件及参数： 静态信息截面：存储转债固定属性，包括代码、名称、核心条款、利率结构、行业分类等； 指数与利率：记录转债相关基准指数收盘价和 10 年期国债收益率； 行情面板：整合转债行情、正股行情、衍生指标、定价指标，构成回测面板数据。

截面静态数据：鉴于数据接口的特性及历史数据的复杂性，采用了“全样本并集构建→清洗解 析→增量去重”的三段式处理流程。

行情面板数据：多源数据融合：将转债和正股行情进行连接与合并，完成原始宽表的构建；采取时间切片 策略分段下载数据；补充更新周期末端的截面数据，弥补序列数据可能存在的滞后问题；衍生指标计算：生成转债估值和剩余期限等常用指标；基于 BS 模型和二叉树模型计算基 础定价指标。

策略构建与回测模块

债券池条件筛选：设定价格、评级、期限、余额等限制，控制转债池风险。 基础回测框架：构建基础的量化策略回测框架，包含因子排序、债券池筛选、行业权重控制、 组合净值计算、历史持仓输出等核心功能。