根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 股指期限套利模型 - 模型构建思路：通过计算股指期货与现货价格的偏离程度，识别正向或反向套利机会[43] - 模型具体构建过程： 1. 定义变量： - $S_t$、$F_t$为t时刻现货与期货价格 - $M_f$、$M_l$为期货与融券保证金比率 - $C_s$、$C_f$为现货与期货交易费用比率 - $r_f$为无风险利率，$r_l$为融券利率[43] 2. 正向套利收益率公式： $P=\frac{(F_t-S_t)-(S_t+F_tM_t)(1+r_f)^{\frac{T-t}{360}}-S_tC_s-F_tC_f)}{S_t+F_tM_t}$ 3. 反向套利收益率公式： $P=\frac{(S_t-F_t)-(S_tM_l+F_tM_f)(1+r_f)^{\frac{T-t}{360}}-S_tC_s-F_tC_f-S_tr^{\frac{T-t}{360}})}{S_tM_l+F_tM_f}$ 4. 参数设定：期货交易费用0.023‰，现货交易费用0.1%，保证金分别为20%和50%，融券利率10.6%[43] - 模型评价：需考虑基差不收敛、流动性等风险，适用于交割日前的价格收敛套利[44] 2. 股利预测模型 - 模型构建思路：基于历史分红规律预测指数成分股分红点位，修正基差率[45] - 模型具体构建过程： 1. 分红进度分类处理： - 已实施/公布预案：按实际值计算 - 未公布预案：$EPS \times 预测派息率$[45] 2. EPS取值规则： - 若预测时间t<10月：取年报EPS（未披露则用上年末EPS_TTM） - 若t≥10月：取当前EPS_TTM预测次年分红[46] 3. 派息率预测规则： - 稳定派息公司：取过去三年均值 - 非稳定但盈利公司：取上一年派息率 - 未盈利/重组/新上市公司：默认不分红[48] 4. 分红点位计算公式： $分红点位=\sum \left(预测派息率 \times \frac{指数收盘价 \times 成分股权重}{成分股收盘价}\right)$[49] 模型的回测效果 1. 股指期限套利模型： - IF主力合约反套机会触发条件：年化收益5%时需基差率-1.13%（剩余17个交易日）[13] - 实际基差率：IF当季合约年化基差率-10.38%，IC为-17.76%，IM为-19.99%，IH为-5.61%[12] 2. 股利预测模型： - 预测2025年分红点位：沪深300指数27.16点，中证500指数47.10点，上证50指数17.36点，中证1000指数40.50点[13] 量化因子与构建方式 1. 跨期价差因子 - 因子构建思路：通过当月与下月合约价差率反映市场期限结构[30] - 因子具体构建过程： $价差率=\frac{当月合约价格-下月合约价格}{当月合约价格} \times 100\%$ 统计区间为2019年至今[30] - 因子评价：分位数高位表明当前价差处于历史极端水平（如IH达97.7%分位数）[13] 因子的回测效果 1. 跨期价差因子： - IF价差率分位数92.5%，IC为92.8%，IH为77.7%，IM为97.7%[15] - 实际值：IF当月-下月价差率0.64%（正向套利阈值）[13] 注：所有公式与参数均严格引用自原文标注的文档ID，未包含风险提示等非核心内容[1][2][3][4]