数据筑基，智能助研：将专题研究沉淀为可持续更新的结构化数据。我们在数据库建设中引入AI辅助编程，用于数据加工、分析程序开发和可视化迭代，由分析师负责研究设计、结果检验与投资解读。本篇聚焦可转债，形成择时、强赎、新券、投资者行为、市场结构和公募持仓六个模块，覆盖配置节奏、条款风险、行业风格与机构行为等主要研究场景。
　　中证转债择时模型：兼顾收益机会与风险环境。择时框架对单因子同时进行收益/风险双维效力画像，形成未来一月、一周的收益机会和风险环境信号；信号进一步穿透至维度和具体入选因子，同时保留完整历史信号与回测结果，既用于判断配置节奏，也便于复盘信号变化背后的市场驱动。
　　每日强赎追踪：将强赎研究从历史规律进一步落实到每日风险排查与参与条件跟踪。围绕“尚未公告的风险监控、已公告但风险尚未出清、已公告后的正股替代候选”三类场景，联立观察条款距离、剩余溢价、正股趋势、潜在转股压力与成交条件，并保留公告时特征及公告后路径，实现从提前防范估值压缩到公告后机会筛选的连续跟踪。
　　可转债新券指数：既看新券行情，也看估值和供给结构。我们以上市后60日、120日两种口径构建等权新券指数，与万得可转债等权指数比较收益、弹性与回撤，同时跟踪新券数量、市值占比及估值水平，并在相同平价区间内进行估值对照，用于判断新券相对优势是否延续、估值差异是否扩大。
　　可转债投资者行为：识别不同资金的真实配置强弱。我们统一沪深交易所披露口径，在各类投资者月度持仓变化之外，进一步计算其相对全市场的持仓变化，并与同期转债行情结合，观察公募、保险、券商等不同资金的相对承接力度及行为差异。
　　可转债市场结构行情：联立观察转债、正股与估值，解释指数背后的结构分化。行业层面以收益率—估值轨迹跟踪不同板块的位置与变化方向；风格层面按照规模、价格和双低等特征分组，对照转债、正股及转股溢价率走势，观察不同结构的跟涨、抗跌与估值消化程度，为行业和风格配置提供参考。
　　公募基金转债持仓：从总量持仓进一步深入到基金类别、转债风格与个券偏好。基于公募基金转债持仓明细，我们从一级债基、二级债基、可转债基金等基金类别出发，并结合行业、价格、估值、成交热度等转债特征进行联立分析，持续跟踪不同类型基金的配置偏好演变，并进一步形成单只基金的转债持仓画像。
　　风险提示：理财赎回风险；转债转股溢价率压缩风险；转债正股表现不及预期。历史路径参考风险：历史行情规律不代表未来必然演绎，当前市场可能出现不同于历史样本的估值消化路径。