量化模型与构建方式 1. 模型名称：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[9] - 模型具体构建过程： 1. 对标的指数（中证500、沪深300、上证50、中证1000）未来一年内成分股分红进行预估 2. 按合约存续期分段计算分红点位（如IC2507存续期内分红预估为9.0点）[9] 3. 计算公式： $\text{分红调整基差} = \text{实际基差} + \text{存续期内未实现预期分红}$ $\text{年化基差} = \frac{\text{实际基差} + \text{预期分红点位}}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}}$[20] - 模型评价：有效分离分红对基差的影响，提升对冲策略精度 2. 模型名称：期现对冲策略（连续对冲/最低贴水） - 模型构建思路：通过动态调整期货合约对冲现货风险，利用基差收敛特性优化收益[44][46] - 模型具体构建过程： - 连续对冲策略： 1. 持有季月/当月合约至到期前2日平仓 2. 滚动卖空下一合约，占用30%资金[45] - 最低贴水策略： 1. 每日计算所有可交易合约的年化基差 2. 选择贴水幅度最小的合约开仓，持有8个交易日或到期前2日调仓[46] 模型的回测效果 | 模型类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 年换手次数 | 2025年收益 | |------------------------|----------|--------|----------|--------|------------|------------| | IC当月连续对冲 | -2.73% | 3.88% | -8.15% | 0.9221 | 12 | -3.24% | | IC季月连续对冲 | -1.93% | 4.77% | -8.34% | 0.9446 | 4 | -0.94% | | IC最低贴水策略 | -0.95% | 4.68% | -7.97% | 0.9725 | 17.40 | -0.63% | | IF最低贴水策略 | 1.37% | 3.15% | -4.06% | 1.0406 | 15.36 | 0.70% | | IH季月连续对冲 | 2.04% | 3.56% | -3.75% | 1.0609 | 4 | 1.15% | | IM最低贴水策略 | -3.76% | 5.60% | -11.11% | 0.9009 | 15.96 | -3.47% |[48][53][57][59] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：Cinda-VIX波动率指数 - 因子构建思路：反映期权市场对标的资产未来波动率的预期[62] - 因子具体构建过程： 1. 基于不同期限期权合约隐含波动率计算 2. 编制30日/60日/90日/120日期限结构[62] - 因子评价：专业投资者情绪的高效指标，预警市场风险 2. 因子名称：Cinda-SKEW偏斜指数 - 因子构建思路：捕捉期权隐含波动率的偏斜特征，衡量尾部风险预期[70] - 因子具体构建过程： 1. 分析虚值看涨/看跌期权波动率差异 2. 当SKEW>100时提示极端下跌风险[71] 因子的回测效果 | 因子类型 | 2025年7月4日取值 | 历史分位阈值 | |-------------------|------------------|--------------------| | 上证50VIX_30 | 17.29 | 30%分位低位区间 | | 沪深300SKEW | 101.40 | 突破70%分位警戒线 | | 中证1000SKEW | 102.73 | 反映尾部风险增强 |[62][71][76]