★主要内容
　　前序报告我们主要构建了转债定价模型和基于定价偏离度的低估值转债组合，本文我们进一步探讨基于定价因子、波动率因子和正股与转债量价因子的转债多因子组合。定价因子围绕基于定价模型得到的偏离度因子构建；波动因子基于五种波动率模型构建，模型可从日度价格变化、日内振幅、开盘缺口等不同角度衡量标的价格波动信息；量价因子分为基于分钟数据构建的高频技术指标、正股与转债的动量与反转指标分别进行构建，探讨不同类型量价指标的有效性情况。最终基于大类因子内筛选指标等权得到大类因子组合，并进一步进行大类因子合成得到最终的转债多因子组合。
　　转债大类因子表现上看，定价类因子与波动率因子最优，量价因子中正股高频因子与正股动量因子表现更优，反转因子方面转债优于正股。其中，定价因子多头超额净值样本外夏普1.51，卡玛比率4.0，年化收益21.7%，最大回撤5.4%；波动率因子多头超额净值样本外夏普1.21，卡玛比率3.9，年化收益15.3%，最大回撤3.9%；正股高频因子、正股低频动量因子、转债动量因子与转债反转因子多头超额净值样本外夏普分别为0.67、0.59、0.11和0.38。
　　转债多因子组合方面，我们分别基于大类因子等权和大类因子夏普加权两种方法构建线性合成，基于2023年7月至今的样本外表现来看，大类因子等权组合样本外年化收益10.5%，最大回撤6.1%，夏普率1.06，卡玛比率1.74，超额夏普1.68；大类因子夏普加权组合样本外年化收益10.6%，最大回撤4.5%，夏普率1.13，卡玛比率2.35，超额夏普1.72。今年2月份大类因子均出现不同程度的超额回撤，超额回撤最低为波动率因子的3.9%，最高为转债反转因子的6.5%，两种方法构建的多因子组合超额回撤均为3%左右，组合在极端市场行情下回撤较为可控。
　　★风险提示
　　量化模型有效性基于历史数据得出，不排除失效的可能。