退市风险模型与策略的Python 实践
退市风险“意外”成为近期转债投资者中的"新话题"。此前市场经历过的"压力情形"还是2018 年的辉丰转债，后来转债遭遇暂停上市（股票未退市或暂停，彼时转债与股票的上市要求不同），该转债历史最低价格为2018 年8 月14 日创下的71.86 元。但近期搜特、正邦转债的价格都低于了70 元，背后的差别无需多言，投资者需要了解的可能是：如何更早地看到并避免这类情况。好在问题并不复杂，一支转债跟随正股退市的情形无非是：市场因素（股价低于1 元、市值低于3 亿元）或者财务因素（触发财务退市指标），在本篇报告中，我们先对这些情景分别建模。
我们认为，对投资者来说，一个重要的问题在于“怎么用”模型。我们的一个建议是，在使用低价、双低类策略时，对市场因素的退市概率采取更为严格限定。因为一方面几乎所有面临退市风险的品种都要进入这个范围。另一方面，转债毕竟是很多发行人几乎唯一的公开债务，只要市场因素方面制约不大，公司回旋的余地就大。而财务因素则可能成为边际上的催化剂，因此我们可以作为补充限制条件，但只关注其中风险确实较大的品种。我们可以在低价（前30%）、高YTM（前30%）和EasyBall 等策略的基础上加入退市风险剔除的结果，剔除标准为：市场因素退市率 > 0.5%或财务因素退市率 > 16%，并进行每两个月一次的轮动。
而对于近期市场情况，我们认为：
1） 首先，退市并非新事物，这类问题的讨论早在两年前已经有过，而即便是具体品种，也经历过长期的演化、风险警示公告也很充分。仍在其中的投资者往往有着不一样的目的或信息，因此我们很难认为近期陆续出现的样本会给市场带来"意外"，或"增量信息"。
2） 但更重要的是反应不宜过激，我们此前没有更多地讨论也是从投资策略角度看，对投资效果帮助不大。上述模型方法确实能够帮助一些低价策略降低最大回撤、提升卡玛比率——但在基础策略上加入120 日动量因子，对于降回撤等方面的提升，要较回避极端信用风险明显得多。
3） 另一个层次的“不要过激”的原因，来自融资层面。转债发行人的中小型标的较多，投资者易于接受且由于变通余地大，实际的极端风险也较小。因而实际对这类中小标的而言，转债的意义很大，甚至也是最后的工具。因此，投资端不给予这个本就不“新”的现象过激的反应、调整，也有利于市场，尤其中小企业保持正常融资功能。
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