核心观点
　　因子投资是一种能有效获得超额收益的量化方法，该因子投资方法的基础就是对因子的“提纯”，即因子中性化。考虑到转债市场历史数据量不大，且还有诸多衍生指标的干扰，我们认为对转债因子的中性化非常必要，且在细节上也值得深入探讨。在本专题中，我们先基于转债平价对转债平价溢价率进行了中性化，再依次加入正股、评级以及高阶项等做改进，最终发现：1）中性化后的平价溢价率是很有效的单因子方法，但并不是绝对单调，通常第9组表现最佳；2）正股对该策略改进有限，但评级、余额、剩余期限、以及高阶项、交叉项等改进明显；3）该因子IC还有优化空间。
　　因子中性化：回测结果有效、稳定且能对抗风格
　　量化选股中，通常用信号、因子等选股方式。传统信号选股优势在于指标简单且操作较少，但单一信号往往难以有力地解释市场，而多信号又存在相关、过拟合等问题。因子选股数据处理步骤相对复杂，需要进行中性化、标准化、剔除异常值等操作，但回测结果更为有效、稳定、并且能较好地对抗风格。因子中性化即是对因子“信息提纯”，核心在剔除目标因子中其他隐含因子的影响。中性化目的：1、避免无效的输入、输出；2、因子中性化后才能对抗风格；3、增加策略的稳定性，避免目标资产种类及数量的快速变动；4、部分因子中性化后才有运用价值，譬如平价溢价率；
　　因子中性化在转债中的运用：中性化平价溢价率
　　理论上，因子中性化对与转债策略更为有效：1、转债有其特质因子（绝对价格、隐含波动率、平价溢价率等）；2、转债行业分布更集中，余额、正股市值差异明显；3、转债个券数量不多，信号选股更易出现波动；4、转债平价溢价率是最需要中性化处理的因子。转债的平价溢价率是较为直观的估值指标，但需要结合平价才能完全地表达估值。我们将平价溢价率进行平价中性化，得到中性化平价溢价率能很好地表现个券以及市场估值。
　　因子中性化实践：中性化平价溢价率是有效的估值指标
　　中性化实践中，我们对平价溢价率指标进行多次优化，发现中性化平价溢价率是有效的估值指标：1、基础策略（平价中性）。回测收益较高，且夏普比率不低，已经能较好表达估值；2、正股数据优化。正股数据对回测组合促进较小，不能改善因子；3、转债数据优化。回测改进效果明显，夏普比率、收益率均有提升；4、高阶项优化。夏普比率、收益率等数据再度提升；5、基于高阶项的交叉项优化。夏普比率改进，但收益率略微下滑。
　　中性化平价溢价率是有效的量化思路，但因子IC值仍不高且未能绝对单调
　　从实战基础策略及四种改进中，我们的主要结论有：1、平价溢价率（平价中性）是较为有效的转债量化思路，能更好地表达估值状况、提升单因子回测收益；2、但正股的市值、风格因子对于转债估值改进有限；3、而转债数据能有效改进中性化平价溢价率因子；4、加入转债数据的高阶项、交叉项，能进一步优化中性化平价溢价率因子；5、但多种改进的单因子回测效果也未能绝对单调：估值最低（10组）往往不是表现最好的，一般而言第9组效果最好。当然，转债数据量不足、特征向量过多、单因子并不能很好解释市场等因素，使得中性化平价溢价率因子的IC值仍不高。
　　风险提示：历史数据不一定适用于未来；转债市场环境等变化使得平价溢价率因子失效；量化模型选择个券不构成投资建议。