根据提供的研报内容，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. 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标的指数的分红点位[9] - 模型具体构建过程： 1. 对中证500、沪深300、上证50、中证1000指数未来一年分红点位进行预测 2. 计算各合约存续期内分红点位占比 3. 公式： $年化基差 = \frac{(实际基差 + 预期分红点位)}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$ 4. 2025年7月11日预测值：中证500(79.05)、沪深300(68.57)、上证50(50.38)、中证1000(58.71)[9][10][12][14][16][18] 2. 模型名称：期现对冲策略 - 模型构建思路：通过期货端对冲现货风险，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. 现货端持有全收益指数（70%资金） 2. 期货端做空等额名义本金的股指期货合约（30%资金） 3. 调仓规则：季月/当月合约持有至到期前2日切换 - 最低贴水策略： 1. 选择年化基差贴水幅度最小的合约开仓 2. 同一合约持有8个交易日或到期前2日切换[46] 3. 模型名称：信达波动率指数（Cinda-VIX） - 模型构建思路：反映期权市场对标的资产未来波动率的预期[61] - 模型评价：能有效捕捉市场恐慌情绪，期限结构可反映不同时间维度的风险预期[61] 4. 模型名称：信达偏度指数（Cinda-SKEW） - 模型构建思路：通过期权隐含波动率偏斜特征衡量市场尾部风险[69] - 模型评价：SKEW>100表明市场对下跌风险担忧加剧，与VIX结合可增强预警效果[70] 模型的回测效果 1. IC对冲策略（2022/7/22-2025/7/11） - 当月连续对冲：年化收益-2.83%，波动率3.87%，最大回撤-8.26% - 季月连续对冲：年化收益-2.06%，波动率4.77%，最大回撤-8.34% - 最低贴水策略：年化收益-1.06%，波动率4.67%，最大回撤-7.97%[48] 2. IF对冲策略 - 最低贴水策略表现最优：年化收益1.31%，波动率3.14%，净值1.0392[51] 3. IH对冲策略 - 季月连续对冲表现最优：年化收益1.97%，净值1.0593[54] 4. IM对冲策略 - 最低贴水策略：年化收益-3.83%，但最大回撤(-11.11%)显著优于指数(-41.60%)[59] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：年化基差因子 - 因子构建思路：反映期货合约相对现货的溢价/折价水平[20] - 因子具体构建过程： $年化基差 = \frac{期货价格 - 指数价格 + 预期分红}{指数价格} \times \frac{360}{剩余天数}$ - 因子评价：小盘股指(IC/IM)基差贴水更显著，对对冲策略收益影响较大[21][39] 2. 因子名称：VIX期限结构因子 - 因子构建思路：通过不同期限VIX差值反映市场短期/长期风险预期差异[61] - 因子取值： - 上证50VIX(30日):19.77 - 中证500VIX(30日):25.01（显著高于其他指数）[61][63] 3. 因子名称：SKEW因子 - 因子构建思路：虚值看跌期权隐含波动率溢价程度[69] - 因子取值： - 中证500SKEW:102.27（突破80%历史分位警戒线）[70][75] 因子的回测效果 1. 年化基差因子 - IC当季合约：当前贴水7.95%，较前周上行[21] - IM当季合约：贴水10.46%，2022年以来中位数下方[39] 2. VIX因子 - 中证500VIX(25.01)持续高于沪深300VIX(18.92)，反映小盘股波动风险溢价[61] 3. SKEW因子 - 中证500SKEW(102.27)与高VIX形成共振，提示尾部风险[70]