量化模型与构建方式 1. 模型名称：股指分红点位测算模型 - 模型构建思路：通过预测指数成分股的分红金额、除息日等关键指标，计算股指期货合约到期前的分红点数，以准确评估期货合约的升贴水情况[39][44] - 模型具体构建过程： 1. 成分股权重计算：采用中证指数公司每日披露的日度权重数据，若不可得则通过历史权重和涨跌幅动态调整： $W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$ 其中，(w_{i0})为最近一次公布权重，(r_{n})为个股涨跌幅[46][47] 2. 分红金额预测： - 若公司已公布分红金额，直接采用；否则通过净利润×股息支付率估算： - 净利润预测：根据历史季度盈利分布稳定性分类预测（稳定公司按历史规律，不稳定公司按上年同期值）[51] - 股息支付率预测：优先采用去年值，若无则取3年平均，从未分红则默认不分红[54] 3. 除息日预测： - 已公布日期则直接采用；否则根据预案/决案阶段的历史间隔天数线性外推，或默认7-9月末为分红日[56][57] 4. 分红点数汇总： $分红点数=\sum_{n=1}^{N}\left(\frac{成分股分红金额}{成分股总市值}\times成分股权重\times指数收盘价\right)$ 要求除息日在当前日期至期货到期日之间[39] - 模型评价：对上证50和沪深300预测误差较小（约5点），中证500误差稍大（约10点），整体准确性较高[62][63] 2. 模型名称：股息率动态预测模型 - 模型构建思路：基于已披露分红预案的个股数据，计算行业及指数的已实现与剩余股息率[17] - 模型具体构建过程： - 已实现股息率： $\sum_{i=1}^{N1}\left(\frac{个股已分红金额}{个股总市值}\times个股权重\right)$ - 剩余股息率： $\sum_{j=1}^{N2}\left(\frac{个股待分红金额}{个股总市值}\times个股权重\right)$ 其中(N1)为已分红公司数，(N2)为待分红公司数[17] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：行业股息率因子 - 因子构建思路：统计各行业已披露分红预案个股的股息率中位数，筛选高股息行业[15][16] - 因子具体构建过程： - 计算个股预案股息率（预案分红金额/当前总市值） - 按行业分组计算中位数，排名前三为煤炭、银行、钢铁[15] 2. 因子名称：股指期货贴水因子 - 因子构建思路：跟踪主力合约年化贴水幅度，反映市场情绪[4][13] - 因子具体构建过程： - 计算含分红价差：(含分红价差=合约收盘价-指数收盘价+分红点数) - 年化贴水公式： $年化升贴水=\left(\frac{含分红价差}{指数收盘价}\right)\times\frac{365}{到期天数}\times100\%$ 例如IH2504年化贴水-24.83%[13] --- 模型的回测效果 1. 股指分红点位测算模型： - 上证50预测误差：±5点[62] - 沪深300预测误差：±5点[62] - 中证500预测误差：±10点[62] 2. 股息率动态预测模型： - 上证50剩余股息率：2.51%[17] - 沪深300剩余股息率：2.23%[17] - 中证500剩余股息率：1.46%[17] --- 因子的回测效果 1. 行业股息率因子： - 煤炭行业股息率中位数：排名第一[15] - 银行行业股息率中位数：排名第二[15] 2. 股指期货贴水因子： - IH主力合约年化贴水：-24.83%[13] - IF主力合约年化贴水：-26.90%[13] - IC主力合约年化贴水：-28.64%[13]