如何预测可转债的价格？ · 语雀
生财有术 ·
如何预测可转债的价格？
三、高阶玩法想要做好投资，对标的的价格一定要有一个准确的判断。
我研究可转债时间也挺长了，今天给大家分享三个预测价格的方法，可以用来预测新上市可转债的价格，或者判断一只转债价格是否偏离价值。
第三个方法还可以移植到股票上，预测股票价格。
一、先讲前两种方法
1、转股价加上同行业可转债的溢价率
比如，服装行业可转债的平均溢价率是15%，这时候有一个服装行业新债要上市了，转股价值105，那就预估105!*!115%!=!120.75.。
溢价率再上下浮动个3%，12%sim18%，再去计算一下，那就更准确了。
下面用集思录APP介绍一下如何操作。
查询行业的方法：
1、点击转债名称：
2、查看行业：
筛选同行业的方法：
1、点击「数据」页面右上角的筛选按钮2、选中可转债、仅已上市选项，选择行业
拿到这些数据后，我们就可以根据上述的方法去预测价格了。
2、参考相同评级，相近转股价的其他转债的溢价率
查询相近转股价转债的方法：
1、点击「数据」页面
2、点击转股价值栏进行排序
3、找到转股价值接近的其他转债，预估价格
使用以上两种方式预估价格，有两个缺点：
1、偶尔会遇到一些行业比较特殊的转债，没有同行业可对比；
2、对比相同转股价的转债，可能因为溢价率差距较大，无法准确预估。
所以这两种方法属于比较快速但是粗略的方法，预估准确率大概在70%左右。
二、第三种方法
第三种方法是按照拟合曲线插值计算，利用数学公式计算。
下面是从集思录复制到的可转债转股价值和价格数据，放进excel表中，然后获得一个拟合曲线，生成一个一元二次方程，根据方程我计算出蒙娜转债的上市价格为120.78元。
事实证明，这个价格预测的还是相当准确的，蒙娜转债今天最高价121.177元。后面由于正股大跌，导致转债价格回落到117.155。
下面我详细讲一下怎么操作：
一、准备工具
1、MicrosoftExcel
2、可转债数据：转股价值和转债价格
二、操作方法
1、从集思录或者宁稳网获取数据，长按鼠标左键从上到下选中所有可转债数据，然后复制
2、新建并打开一个excel表格，将刚才复制的数据粘贴进去
3、删除多余的数据，只留下转股价值和转债价格，并将两列数据位置调换
剪切转股价值列：
选中转债价格列，在其前面插入剪切的单元格：
4、选中数据，然后在“插入”中选择“XY散点图”中的第一个“散点图”
5、在出现的图表中选择其中一点，右击并选择添加趋势线
6、在出现的的“设置趋势线格式”界面中，选择趋势线选项“多项式”，勾选“显示公式”和“显示R平方值”选项，然后我们就得到了趋势线及方程
7、根据生成的方程，我们就可以代入转股价值进行计算了。
三、高阶玩法
上面这个方法的缺点就是每天都要复制可转债的转股价值和价格，生成一次公式再计算。我这么懒，肯定不能这么干，所以用python生成代码每天自动跑。
下面就是我用python生成的代码，也分享给大家：
Python
file:///C/Users/NINGMEI/Desktop/2021.09.26/如何预测可转债的价格？·语雀.html[2021/9/2622:18:53]
1importmatplotlib.pyplotasplt复制代码importnumpyasnp
3
4#转股价值
5x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
6#转债价格
7y=[1,4,9,13,30,25,49,70]
8#np.polyft()可以对一组数据进行多项式拟合，3个参数表示用2次多项式拟合x，y数组9a=np.polyft(x,y,2)10#np.poly1d()生成多项式对象11~b~=~textcent~np.poly1d(a)12print(b)13#生成多项式对象之后，即可获取x在这个多项式处的值14textsfc=b(x)15print(c)16#输入转股价值即可生成拟合价格17sfd=sfb(99.8)18print(d)19#对原始数据画散点图20plt.scatter(x,y,marker='o',label='originaldatas')21#对拟合之后的数据，也就是x，c数组画图22plt.plot(x,c,mathttls=1-',subset='red',labelb='fttingwithseconddegreepolynomial')23#在图上标明一个图例，用于说明每条曲线的文字显示24plt.legend()25#生成图表26plt.show()
执行代码，即可生成拟合价格：
我是启四，一个喜欢用工具投资，用数据回测的大数据工程师，敝帚自珍总结的经验也不知道大家爱不爱看，希望能让大家有所收获。
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启四今天18:381620投诉
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