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：通过精细化处理指数成分股的分红数据，预测股指期货合约的升贴水情况，考虑成分股权重、分红金额、除息日等因素[12][38][43] - 模型具体构建过程： 1. 成分股权重计算：采用中证指数公司日度权重数据，若不可得则通过历史权重和涨跌幅动态修正： $W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$ 其中，(w_{i0})为最近公布权重，(r_{n})为个股涨跌幅[45][46] 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：分稳定/不稳定两类公司，稳定公司按历史季度盈利分布预测，不稳定公司采用上年同期值[47][50][52] - 股息支付率预测：历史平均值或截尾处理（>100%时）[51][53] 3. 除息日预测： - 已公布则直接采用；否则根据预案/决案阶段历史间隔天数线性外推，或默认日期（7-9月末）[51][55][56] 4. 分红点数计算： $分红点数=\sum_{n=1}^{N}\frac{成分股分红金额}{成分股总市值}\times成分股权重\times指数收盘价$ 要求除息日在当前日期至合约到期日之间[38] - 模型评价：对上证50和沪深300预测准确度高（误差约5点），中证500误差稍大（约10点）[61][63] 2. 模型名称：股息率动态计算模型 - 模型构建思路：统计指数成分股已实现和剩余股息率，反映分红进度[3][17] - 模型具体构建过程： - 已实现股息率： $\sum_{i=1}^{N_{1}}\frac{个股已分红金额}{个股总市值}\times个股权重$ - 剩余股息率： $\sum_{i=1}^{N_{2}}\frac{预计分红金额}{个股总市值}\times个股权重$ 其中(N_{1})、(N_{2})分别为已分红和未分红公司数量[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：统计各行业已公布分红预案个股的股息率中位数，筛选高股息行业[2][15] - 因子具体构建过程： - 计算行业个股预案分红金额/当前总市值，取中位数排序[15][16] - 因子评价：煤炭、银行、钢铁行业股息率排名前三[15] 2. 因子名称：股指期货升贴水因子 - 因子构建思路：跟踪主力合约年化升贴水幅度，反映市场情绪[4][12] - 因子具体构建过程： - 计算含分红价差：合约收盘价－指数收盘价＋分红点数[13] - 年化升贴水：$\frac{含分红价差}{指数收盘价}\times\frac{365}{到期天数}$[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点内[61] - 沪深300预测误差：5点内[61] - 中证500预测误差：10点内[61] 2. 股息率动态计算模型： - 上证50已实现股息率：0.43%，剩余股息率：1.90%[3] - 沪深300已实现股息率：0.61%，剩余股息率：1.37%[3] - 中证500已实现股息率：0.74%，剩余股息率：0.61%[3] --- 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1[15] - 银行行业股息率中位数：排名第2[15] - 钢铁行业股息率中位数：排名第3[15] 2. 股指期货升贴水因子（2025年6月18日）： - IH主力合约年化升水：0.28%[4] - IF主力合约年化贴水：2.78%[4] - IC主力合约年化贴水：11.22%[4] - IM主力合约年化贴水：16.42%[4]