量化模型与构建方式 1. 模型名称：分红预测模型 - 模型构建思路：基于上市公司分红预案、历史分红率及盈利预测，预测指数成分股分红对股指期货合约的影响[9][18][21] - 模型具体构建过程： 1. 预估净利润：优先采用年报、快报、预警或分析师预测数据[21][26] 2. 计算税前分红总额： - 已公布预案的直接采用 - 未公布的按历史分红率推算（若净利润为正）[26] 3. 计算指数影响： - 股息率 = 税后分红总额 / 最新市值 - 股息点 = 股票权重 × 股息率 - 权重调整公式： \mathrm{w_{it}={\frac{w_{i0}\times\mathrm{\scriptsize{\left(\mathrm{\scriptsize{\normalsize1+R\mathrm{\scriptsize{\normalsize1}}}\right)}}}{\sum_{1}^{n}w_{i0}\times\mathrm{\scriptsize{\left(\mathrm{\scriptsize{\normalsize1+R\mathrm{\scriptsize{\normalsize1}}}\right)}}}}}} [23] 4. 预测合约影响值： - 除权除息日参考历史时间差中位数[27][28] - 累加交割日前所有分红点数[28] - 模型评价：依赖历史分红率假设，市场突变时预测可能偏差[17][29] 2. 模型名称：股指期货定价模型 - 模型构建思路：基于无套利原理，考虑分红现值和利率影响[30][31] - 模型具体构建过程： 1. 离散红利定价公式： $\mathbf{D}=\sum_{\mathrm{i=1}}^{\mathrm{m}}\mathbf{D}_{\mathrm{i}}\,/(1+\phi)$ $\mathrm{F_t=(S_t-D)(1+r)}$ [30] 2. 连续红利定价公式： $\mathrm{F_t=S_t e^{(r-d)(T-t)}}$ [31] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：含分红价差因子 - 因子构建思路：衡量实际价差与分红调整后价差的差异[10][11][12][13] - 因子具体构建过程： - 实际价差 = 期货收盘价 - 现货价格 - 含分红价差 = 实际价差 + 分红点数[10] 2. 因子名称：年化对冲成本因子 - 因子构建思路：反映持有期货至到期的成本/收益[10][14] - 因子具体构建过程： - 年化对冲成本 = (含分红价差 / 现货价格) × (365 / 剩余天数)[10] --- 模型的回测效果 1. 分红预测模型： - 上证50 7月合约分红点数预测：40.84点[10] - 沪深300 7月合约分红点数预测：38.26点[10] - 中证500 7月合约分红点数预测：19.23点[10] - 中证1000 7月合约分红点数预测：17.88点[10] 2. 股指期货定价模型： - 理论定价与实际价差对比（见各合约实际价差列）[10][11][12][13] --- 因子的回测效果 1. 含分红价差因子： - IH2507：3.92点[10] - IF2507：-3.99点[10] - IC2507：-31.88点[10] - IM2507：-46.91点[10] 2. 年化对冲成本因子： - IH2507：-1.91%（365天）[10] - IF2507：1.35%（365天）[10] - IC2507：7.37%（365天）[10] - IM2507：10.19%（365天）[10]