根据研报内容，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. 股指期货分红点位预测模型 - 模型构建思路：基于历史数据和成分股分红信息预测股指期货合约存续期内的分红点位[11] - 具体构建过程： 1) 收集标的指数（中证500/沪深300/上证50/中证1000）成分股的分红数据 2) 按合约存续期（当月/次月/当季/下季）分段汇总预期分红点位 3) 计算公式： $分红占比 = \frac{存续期内分红点位}{指数价格} \times 100\%$ 例如中证500下季合约IC2512分红占比0.95%[11] 2. 基差修正模型 - 模型构建思路：剔除分红影响后计算真实基差水平[22] - 具体构建过程： 1) 计算实际基差：期货价格 - 指数价格 2) 加入预期分红调整： $调整后基差 = 实际基差 + 存续期内未实现分红$ 3) 年化处理： $年化基差 = \frac{调整后基差}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$ 例如IM当季合约年化基差-15.19%[22][41] 3. 期现对冲策略模型 - 模型构建思路：通过期货空头对冲现货多头风险[45][47] - 具体构建过程： - 连续对冲策略：持有季月/当月合约至到期前2日调仓[46] - 最低贴水策略：选择年化基差贴水最小的合约，持有8天后调仓[47] - 资金分配：70%配置现货全收益指数，30%用于期货保证金[46] 4. Cinda-VIX/SKEW指数模型 - 模型构建思路：反映期权市场对波动率和尾部风险的预期[63][68] - 具体构建过程： 1) VIX计算不同期限（30/60/90/120日）隐含波动率 2) SKEW通过虚值期权IV偏斜程度衡量市场恐慌情绪[68] 例如中证1000SKEW达106.38显示尾部风险担忧[69] 模型回测效果 | 策略类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 换手(次/年) | |------------------|----------|--------|----------|---------|-------------| | IC季月对冲 | -1.77% | 4.81% | -8.34% | 0.9504 | 4 | [49] | IF最低贴水 | 1.46% | 3.19% | -4.06% | 1.0421 | 15.10 | [54] | IH季月对冲 | 2.11% | 3.59% | -3.75% | 1.0613 | 4 | [58] | IM当月对冲 | -5.86% | 4.75% | -14.00% | 0.8528 | 12 | [60] 量化因子与构建方式 1. 年化基差因子 - 构建思路：反映期货市场贴水/升水程度[22] - 测试结果：IC/IF/IH/IM当季合约分别为-10.13%/-2.52%/0.21%/-15.19%[3][41] 2. VIX期限结构因子 - 构建思路：不同期限隐含波动率的斜率变化[63] - 测试结果：上证50VIX期限结构从"近高远低"转为正向倾斜[4] 3. SKEW因子 - 构建思路：衡量市场对极端风险的定价[68] - 测试结果：中证1000SKEW达106.38处于80%分位以上[69] 因子回测效果 | 因子类型 | 当期值 | 历史分位 | |----------------|-------------|------------| | IC年化基差 | -10.13% | 5.00% | [3] | 沪深300VIX | 16.45点 | 30%分位 | [63] | 上证50SKEW | 97.52 | 42%分位 | [69] 注：所有模型测试区间为2022年7月22日至2025年6月6日[46][60]，VIX/SKEW数据截至2025年6月6日[63][69]