在我国证券市场中，可转债（Convertible Bonds）由于同时具备债券的防御属性和股票的进攻弹性，一直以来都是量化交易者重点关注的标的池。相比于A股股票，可转债在交易规则上拥有两个得天独厚的量化优势：一是实行日内 T+0 交易机制，允许投资者在一天内对同一标的进行多次买入和卖出；二是无特殊的印花税留存，这极大地降低了高频量化策略的交易摩擦成本。

目前，市场上主流的可转债量化策略主要围绕以下两种核心逻辑展开：

第一种是基于微观结构和盘口动能的“日内 T+0 回转策略”。由于可转债不限制日内交易次数，量化交易者可以通过编写算法，实时监控可转债正股（即其对应的A股股票）与可转债自身之间的价格联动。当正股盘口出现大单瞬间拉升时，通常会通过转股价值的变动迅速传导至可转债。量化策略可以通过QMT或PTrade等高频终端，在毫秒级内捕捉到这种正股与转债之间的速度差，提前在转债盘口低吸，并在转债跟涨后迅速平仓，赚取日内的波段价差。

第二种是基于基本面多因子的“低溢价率趋势选股策略”。可转债的价格与其转股价值之间的差额比例被称为“转股溢价率”。当转股溢价率为负或极低时，说明可转债的价格明显被低估，此时转债对正股的上涨具有极高的敏感度。量化模型可以在每天开盘前，自动筛选出市场上转股溢价率最低、剩余期限适中、且正股基本面优良的前20只可转债构建投资组合。这种策略既能享受正股上涨带来的弹性，又能在市场下跌时依靠债券的纯债价值进行筑底。

由于可转债市场波动频繁，且日内T+0对下单速度和撤单效率有极高的要求，人工肉眼看盘和手动下单几乎无法切入这种高密度的交易机会，必须依靠程序化交易终端自动执行。

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