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又到周日，按惯例把手里的低频量化周报完整发出来。这周的核心观点很直接：继续看好恒生科技。支撑它的不是盘面情绪，而是指数风险溢价比在中低频维度上的读数仍在可接受区间；同时我把配债完整数据集重新整理了一遍，更新了可转债策略的轮动名单，也筛选了一轮上市公司礼品观察，最后照例做了本周交易总结。这份周报适合不想盯盘、愿意按周做决策的投资者，尤其是配置港股指数方向和做可转债轮动的朋友。下面把思路、数据、操作逻辑一次讲清楚。

1. 本周市场观点：为什么继续看好恒生科技

1.1 风险溢价比给出的核心信号

我在周报里最常被问的一句话是：恒生科技到底贵不贵？很多人只看市盈率，觉得二十多倍好像不便宜；但如果把无风险利率放进来，结论完全可能是另一回事。

以我截稿时采用的模拟读数为例。假设恒生科技指数TTM市盈率是26.8倍，它的盈利收益率就是 1 ÷ 26.8 ≈ 3.73%。无风险利率用内地10年期国债收益率，取1.70%。那么当前的风险溢价就是 3.73% - 1.70% = 2.03个百分点。再除以无风险利率，得到风险溢价比 2.03% ÷ 1.70% ≈ 1.19。

这个1.19意味着什么？它表示当前持有恒生科技指数，相比持有无风险债券，每年多拿到的补偿大约相当于债券收益的1.19倍。把这个数字放到近五年的历史序列里，当前大约位于82%分位。换句话说，过去五年里只有约18%的时间比现在更“便宜”。这正是我继续看好恒生科技的第一个量化依据。

这里要特别提醒：风险溢价比越高，代表股票相对债券越有吸引力，这和市盈率分位是反着看的。市盈率分位高通常代表贵，但风险溢价比分位高代表便宜。很多人第一次接触这个指标时会把方向搞反，导致仓位完全做反。

1.2 低频量化如何把“看好”变成可执行判断

“看好”这个词太主观了，低频量化要做的就是把它翻译成一组可重复、可回测的判断规则。我的周报不对下周涨跌做预测，只回答三个问题：信号方向是什么、当前该保持多少仓位、触发减仓或加仓的条件是什么。

周报里用的打分模型分为四块：指数风险溢价比分位占35%，指数价格相对60周均线的位置占25%，周线MACD状态占20%，成交和资金情绪类指标占20%。当前综合得分大约68分，落在“偏多但不极端”的区间。所以我的执行规则是：基础仓位维持六成，不加到满仓；若风险溢价比分位回到40%以下，同时周线收盘跌破60周均线，就启动减仓。

低频策略最忌讳的是天天改规则。市场大跌3%那天，盘中确实有人问我要不要跑，但我的周线信号没有变，风险溢价比也没有恶化到阈值，所以选择不动。事后看波动自己收了回来。低频判断不是用来抓每一次回调的，它是用来框住大方向的。

2. 指数风险溢价比：一个能让账户拿得住的指标

2.1 指标定义与计算过程

先把这个指标彻底讲透。所谓股权风险溢价，本质是“买股票相比买债券，额外多承担的风险到底给了多少补偿”。就像打工有稳定工资，创业则是在稳定工资之外博一个更高回报，多出来的那一部分就是风险溢价。如果创业预期回报只比打工工资高一点点，大部分人不会去冒险；只有当高出的部分足够吸引人，资金才会从债券流向股票。

具体计算步骤非常简单，但细节里有不少坑。

第一步，取指数TTM市盈率，计算盈利收益率，也就是 E/P。比如市盈率26.8倍，盈利收益率就是3.73%。第二步，确定无风险利率。我习惯用内地10年期国债收益率，因为恒生科技背后是内地互联网与科技公司的盈利，用内地利率更能体现内地资金的机会成本。如果你用美元资金投资，也可以换成10年期美债，但汇率波动会混进信号里，低频模型最好保持变量干净。第三步，用盈利收益率减去无风险利率，得到风险溢价。第四步，用风险溢价除以无风险利率，得到风险溢价比。第五步，滚动计算近五年每周的风险溢价比，然后看当前读数处在什么分位。

分位计算用Python做非常简单：

import numpy as np # erp_ratio_series 是历史每周风险溢价比序列 current = 1.19 percentile = (erp_ratio_series <= current).mean() print(f"当前风险溢价比 {current:.2f} 位于 {percentile:.0%} 分位")

这里有个容易被忽视的点：市盈率要用TTM口径，不要用静态年报数据，否则盈利更新滞后，指标会失真。恒生科技这类指数成分股里有些公司利润波动大，甚至会出现阶段性亏损，极端负值要剔除，否则盈利收益率会被严重扭曲。

2.2 周度读数表与分位阈值

周报的价值在于固定格式、长期跟踪。我每周会更新下面这张表，这是本周模拟读数：

风险溢价比这一行是主信号，风险溢价和波动率是辅助确认。我用分位阈值做三档判断：0到30%分位属于“股票性价比差”，这时股权资产相对债券没有明显优势，通常对应高估区间；30%到70%分位属于“中性”，维持标配；70%以上属于“性价比好”，历史上往往对应不错的中长期买点。

但阈值不能机械使用。恒生科技指数2019年之后才被市场广泛关注，早期样本很短，指数结构也发生过变化。我用近五年和近三年两组分位同时看，如果两个分位方向一致，信号置信度更高；如果背离，就说明最近三年和更长时间维度结论不同，要谨慎处理。

2.3 这个指标常见的坑

第一个坑是样本区间依赖。把起点选在2019年还是2021年，分位结果差很多。2021年之后指数经历了很大幅度的回调，如果把2021年高点纳入样本，当前风险溢价比很容易显示“历史极值”；但如果只看近三年，会发现当前只是中性偏上。所以我建议固定样本区间，并且同时展示三到五年两个维度，不要事后选一个对自己观点有利的起点。

第二个坑是盈利周期对市盈率的干扰。恒生科技成分股以平台经济、半导体、造车新势力为主，盈利波动天然很大。当整体利润处于低点时，市盈率会被动抬高，风险溢价比被动下降，但这不代表公司经营恶化；反过来，利润爆发时市盈率被动压低，风险溢价比可能虚高。只看这一个指标容易被盈利周期欺骗。

第三个坑是忽略波动率。两个指数风险溢价比相同，但一个波动率15%，一个波动率30%，体感完全不同。所以我周报里始终保留120日年化波动率这一列，用它给风险溢价比做一个“风险调整”视角：如果风险溢价比高但波动率同步走高，实际性价比要打个折扣。

3. 配债完整数据集与可转债策略的配合

3.1 配债数据集到底要记录哪些字段

很多人把配债简单理解为“上市公司发可转债时，老股东优先认购一下”，真正做起来才发现数据缺失会让你错过关键日期，或者对安全垫估算产生严重偏差。我在这一期周报里把配债完整数据集重新整理了一遍，核心字段如下：

为什么要强调“完整”两个字？因为绝大多数人只记申购日，不记失败的发行案例。回测可转债策略时，如果只用最终成功上市的样本，天然会遗漏“发行失败”和“中途终止”的情况，造成幸存者偏差。低频量化本身交易次数就少，每一个样本都珍贵，数据不完整，结论很容易失真。

百元含权量和安全垫是两个最常用的派生指标。假设某公司每股配售额为1.2元，正股股价10元，那么百元含权量就是 100 ÷ 10 × 1.2 = 12元。如果预估上市价格115元，也就是说打新收益约15%，安全垫就是 12 × 15% = 1.8%。这个1.8%意味着，股权登记日买入正股参与配债，第二天正股如果低开不超过1.8%，这笔抢权配债才不亏。

3.2 从配债数据到可转债策略的低频轮动框架

配债数据不只是用来抢权的，它还服务于整体的可转债策略。本周周报里，我把可转债策略分成了两个动作：一是跟踪新券供给，二是做存量双低轮动。

双低轮动是我低频框架里最稳定的策略之一。双低值的经典定义是：双低值 = 转债价格 + 转股溢价率 × 100。比如一只转债价格105元，转股溢价率15%，双低值就是 105 + 15 = 120。它同时兼顾了“价格便宜”和“溢价率低”两个维度：价格低，意味着靠近债底，下跌空间有限；溢价率低，意味着转债跟涨正股的能力强。

我的筛选条件包括：价格在105到125元之间，转股溢价率低于25%，剩余规模大于2亿元，剩余期限大于0.5年，正股没有退市风险警示，同时排除已公告强赎或触发强赎条件的品种。每周按双低值升序排名，等权持有前10只，每只上限10%仓位。

本周的模拟轮动名单前五名如下：

实际操作中有一条铁律：每周只调整一次，通常在周一开盘前后执行，不在盘中追涨杀跌。如果某只转债价格涨到130元以上，我习惯先减半仓，而不是一次性清仓，因为强赎预期可能还会推动最后一段行情。如果正股基本面出现问题，不论价格高低，直接剔除。

配债完整数据集在这里的作用是判断供给节奏。如果未来一个月有大量新券发行，存量转债会面临分流压力，我会把总仓位从满配降到七成左右；如果供给真空，持有体验通常会更好。这个信息只有在数据集完整的前提下才能提前看到。

3.3 上市公司礼品观察的正确打开方式

周报里加入“上市公司礼品”这个栏目，很多读者一开始不理解，以为是猎奇。其实它是我关注的一种另类数据：上市公司主动给股东送礼，至少说明公司有股东关系维护的意识，愿意花成本做品牌传播。把它和财报、估值放在一起看，能提供一些微观感知。

本周的观察记录如下：

我的使用原则是：只观察，不作为买入依据。礼品价值通常只有几十到几百元，但为了达到持股门槛买入股票，承担的股价波动可能是礼品价值的几十倍。曾经有人为了某公司一盒坚果礼品买入正股，结果股价一周跌了5%，礼品再值钱也补不回来。

正确做法是把它当作一个“股东关系温度计”。如果一个公司连续多年做股东回馈，而且礼品设计与其品牌调性一致，至少说明公司愿意经营长期股东关系；如果一个公司很少和股东互动，那也不是什么负面信号，不必过度解读。

这里特别提醒合规问题：上市公司礼品信息全部来自公开公告和官方渠道，不是内幕信息。不要相信任何“内部渠道可代领礼品”的消息，尤其是要求你提供账户密码或付费转账的，基本都是骗局。申领时注意保护个人身份信息，认准官方入口。

4. 交易总结：低频周报如何落实到持仓

4.1 本周交易记录与执行

低频交易的记录不需要多复杂，但必须把“当时的信号依据”写清楚，否则复盘时根本不知道自己为什么交易。本周交易记录如下：

“无操作”在低频交易里是最正常的操作。这一周恒生科技有过单日明显回调，市场上很多人开始讨论是否要离场，但我检查周报里的信号，没有一项触发减仓条件。风险溢价比还在高位，周线收盘没有跌破60周均线，那就不动。

可转债这边的调仓比较明确：转债C的双低值排名已经掉出前10，并且价格接近130元，按纪律在周一开盘卖出；转债E因为排名进入前5，按纪律买入。整个过程没有加入主观判断，价格合适就卖，排名合适就买。

配债这周确实有两只新券进入数据集，其中一只安全垫相对可观，但另一个不确定性来自正股波动较大。我算了一下，安全垫只有1.8%左右，而该正股近一个月的日均振幅超过4%，抢权后第二天低开超过安全垫的概率并不低，所以放弃参与。不参与也是交易结论，同样要写进总结。

4.2 复盘与改进清单

每周复盘只问三个问题：有没有违反纪律？有没有可以优化的流程？市场有没有出现框架无法解释的现象？

这周的总结如下。做得好的地方是：可转债调仓没有犹豫，没有因为卖出后可能继续涨而改变计划；恒生科技大跌时管住了手，没有盘中做减法，避免了情绪化操作。

做得不够的地方是：配债数据集中有一份公告的股权登记日入库时间晚了半天，等我注意到时，距离登记日只剩两个交易日。虽然不是完全来不及操作，但如果动作更慢一些，可能会错过整个配债窗口。这说明我的入库流程还不够自动化，需要增加一个“公告日当天必须写入数据集”的硬性提醒。

另一个值得记录的现象是：这周风险溢价比上升主要来自盈利收益率下降小于无风险利率下降，也就是说估值变化不大，更多是利率在往下走。这类由无风险利率驱动的风险溢价比上升，持续性通常不如由盈利改善驱动的上升。所以我在周报里加了一个备注：下周要重点看恒生科技成分股的盈利预期是否企稳，如果盈利继续下修，分位读数可能会快速回落。

4.3 给新手的三个执行建议

第一个建议是固定检查频率。低频量化不代表不关心市场，而是把关心集中到固定时间。我的做法是每周日下午统一更新数据、计算信号、安排下周计划；交易日只处理两类紧急事项：强赎公告和正股突发退市风险，其他一律不动。

第二个建议是所有操作必须提前写成规则。不要盘中临时决定“今天跌得多应该加点仓”，这种临时决策和赌博没有区别。我会提前在白纸黑字写清楚：如果风险溢价比分位低于40%且指数周线收盘跌破60周均线，下一交易日减仓到四成；如果双低值排名掉出前15，下周一卖出。规则写出来，执行就不需要情绪。

第三个建议是交易总结里先写错误，再写收益。人的记忆天然偏向成功，亏钱时找外部原因，赚钱时归功于自己。为了对冲这种偏差，我每周先写“我违反了哪条纪律”，比如这周“入库不及时”，然后再写“赚了多少”。连续记录下来，你会发现自己反复犯的错误就那么几个，把这些错误前置检查，策略收益会明显改善。

5. 常见问题与避坑提醒

5.1 风险溢价比不是万能的

这个指标最大的问题是它对盈利周期极敏感。恒生科技里的互联网和科技公司，利润波动天然大于传统行业。当利润处于低谷时，市盈率被动拉高，风险溢价比会显得很便宜；但如果利润继续恶化，所谓“便宜”可能会变得更便宜。所以风险溢价比必须和盈利预期结合看，不能单独拿来定义底部。

另一个问题是历史分位有滞后性。近五年样本里包含了2021年高点之后的长期回调，当前风险溢价比分位高，一部分原因是过去几年资产价格已经大幅压缩，这只能说明“相对历史便宜”，不代表“绝对马上要涨”。我更愿意把它当作仓位的锚，而不是择时的触发器。

具体来说，风险溢价比处在高分位时，我会保持底仓，同时给自己设定一个加仓上限；它跌到低分位时，我不一定立刻清仓，但一定会降低风险预算。这个指标的价值在于让你在市场极端位置不至于做反方向，而不是预测下个月涨跌。

5.2 配债和转债策略的经典陷阱

先说说抢权配债。很多人把配债安全垫当成无风险收益，这是最危险的误解。安全垫只是“如果正股不跌，你能赚多少”；但现实里股权登记日第二天正股经常低开，因为大量抢权资金会在配债完成后卖出正股。安全垫只有2%，正股低开3%，就是净亏损。所以我的原则是：安全垫低于3%的基本不参与，除非正股本身就在买入名单里。

再说双低策略。低价本身不是安全保证，一只转债价格90元，如果正股已经连续亏损并出现退市风险，这个90元也可能是陷阱。双低策略一定要叠加信用过滤和正股基本面过滤。我的经验是把正股是否有退市风险警示、是否连续两年亏损、是否有大额债务逾期作为一票否决项。宁可错过机会，也不要踩中信用雷。

还有一个容易被忽略的坑是次新债。刚上市几个月的转债，因为市场关注度高，溢价率往往偏低，双低值看起来很漂亮，但次新债的流动性和定价稳定性都比较差，很容易成为机构配置盘的抛售对象。我的筛选条件里专门加了一条：上市时间超过半年。

5.3 低频节奏与注意力管理

低频策略真正的难点不是计算指标，而是你能不能接受“大多数时间什么都不做”。我曾经统计过自己过去一年的周报，大约有35周结论是“无操作”。无操作不只是没有交易，更是没有新的判断，这会让很多习惯了频繁盯盘的人非常焦虑。

我自己的经验是，把注意力从“价格涨跌”转移到“框架是否被破坏”上。每天收盘后只问一个问题：今天有没有触发任何计划里的阈值条件？如果没有，就关机。这个方法让我的睡眠质量提升很明显，交易决策也没有因为过度盯盘而变形。

最后分享一个小技巧：每个季度我会把自己周报里用过的所有指标跑一遍滚动胜率，如果某个指标连续失效，就把它权重下调甚至移除。但这里有个前提——不要因为单次或两次亏损就否定一个指标，至少要观察一个完整季度。低频信号天然样本少，过于频繁地调整规则，等于没有规则。

这份周报的完整框架就是这样，从市场观点到风险溢价比，从配债数据到可转债策略，再到交易总结和避坑记录。如果你也想搭建自己的低频量化体系，就从这周的表格开始，把数据填起来。数据的价值不是一天体现的，连续记录三个月之后，你回头看第一份周报，会发现很多当时没看到的东西。