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，准确预测股指期货合约的升贴水情况，需考虑成分股权重、分红金额、除息日等核心指标[37][38] - 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，若需估算则使用公式： $W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$ 其中，$w_{i0}$为最近公布权重，$r_n$为个股涨跌幅[41][42] 2. 分红金额预测：若未公布分红金额，则通过净利润×股息支付率估算： - 净利润预测：分盈利稳定型（按历史分布预测）和不稳定型（用上年同期值）[46] - 股息支付率预测：优先采用去年值，若无则用3年平均，从未分红则默认不分红[47][49] 3. 除息日预测：基于预案/决案公告日与历史间隔天数的稳定性线性外推，或默认7-9月末[52] 4. 分红点数计算： $分红点数=\sum_{n=1}^{N}\left(\frac{成分股分红金额}{成分股总市值}\times 成分股权重 \times 指数收盘价\right)$ 要求除息日在当前日期至合约到期日之间[37] - 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[57][66] 2. 模型名称：股指期货升贴水监控模型 - 模型构建思路：跟踪主力合约升贴水幅度，结合分红影响分析市场情绪与期限结构[12][13] - 模型具体构建过程： 1. 年化升贴水计算： $年化升贴水=\left(\frac{含分红价差}{指数收盘价}\right)\times \left(\frac{365}{到期天数}\right)\times 100\%$ 其中含分红价差=合约收盘价+分红点数-指数收盘价[13] 2. 历史分位点分析：对比当前升贴水幅度与历史分布（如IH主力合约处于97%分位）[26][30] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：股息率因子 - 因子构建思路：统计行业股息率中位数，反映分红收益潜力[2][15] - 因子具体构建过程： $股息率=\frac{预案分红金额}{当前总市值}\times 100\%$ 按行业分类计算中位数，煤炭、银行、钢铁行业排名前三[15][16] 2. 因子名称：剩余股息率因子 - 因子构建思路：衡量指数未来潜在分红收益[3][17] - 因子具体构建过程： $剩余股息率=\frac{\sum_{未分红公司}预期分红金额}{\sum_{未分红公司}总市值}\times 100\%$ 结合已实现股息率（已分红公司统计）分析指数分红进度[17] --- 模型的回测效果 1. 股指分红点位测算模型 - 预测误差：上证50/沪深300误差约5点，中证500误差约10点[57] - 历史检验：2023-2024年主力合约预测股息点与实际值偏离度低（见图21-26）[61][62][66] 2. 股指期货升贴水监控模型 - 年化升贴水值（2025/6/25）： - IH主力合约：7.56%（升水）[13] - IF主力合约：2.64%（升水）[13] - IC主力合约：-3.62%（贴水）[13] - IM主力合约：-6.77%（贴水）[13] - 历史分位点：IH主力97%、IF主力83%、IC主力53%、IM主力34%[26][30][35] --- 因子的回测效果 1. 股息率因子 - 行业排名：煤炭（最高）、银行、钢铁[15][16] 2. 剩余股息率因子（2025/6/25） - 上证50：1.45%[3] - 沪深300：1.14%[3] - 中证500：0.47%[3] - 中证1000：0.32%[3]