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. 示例：中证500指数在IC2508合约存续期内分红点位预估为2.12，年化基差计算中需叠加该调整项[9][21] 2. 模型名称：期现对冲策略（连续对冲/最低贴水策略） - 模型构建思路：通过动态调整期货合约持仓，优化基差收敛收益[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. 滚动卖空下一季月/当月合约 3. 现货端持有全收益指数，期货端占用30%资金[44] - 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 3. 持有8个交易日或到期前2日调仓[46] 3. 模型名称：信达波动率指数（Cinda-VIX/SKEW） - 模型构建思路：通过期权隐含波动率捕捉市场对波动和尾部风险的预期[61][67] - 模型具体构建过程： - Cinda-VIX： 1. 基于不同期限期权价格计算隐含波动率 2. 反映未来30/60/90/120日的波动预期[61] - Cinda-SKEW： 1. 分析虚值看涨/看跌期权IV偏斜 2. 数值>100表明市场担忧尾部风险[67] --- 模型的回测效果 1. IC对冲策略（2022/7/22-2025/8/8） - 季月连续对冲：年化收益-1.87%，波动率4.72%，最大回撤-8.34%[48] - 最低贴水策略：年化收益-1.12%，年换手17.15次[48] 2. IF对冲策略 - 最低贴水策略：年化收益1.36%，2025年以来收益0.80%[51] 3. IH对冲策略 - 季月连续对冲：年化收益2.04%，净值1.0630[54] 4. IM对冲策略 - 当月连续对冲：年化收益-6.07%，最大回撤-14.01%[59] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：分红调整年化基差 - 因子构建思路：剔除分红影响后的期货合约基差[21] - 因子具体构建过程： 1. 计算实际基差：合约收盘价 - 指数收盘价 2. 叠加存续期内未实现预期分红 3. 年化处理： $年化基差 = \frac{实际基差 + 预期分红点位}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$[21] 2. 因子名称：VIX期限结构 - 因子构建思路：反映不同期限波动率预期的斜率[61] - 因子具体构建过程： 1. 分别计算30/60/90/120日VIX 2. 对比短期与长期VIX差值[61] 3. 因子名称：SKEW极端值 - 因子构建思路：识别市场对黑天鹅事件的定价[67] - 因子具体构建过程： 1. 当SKEW>100且处于历史99.7%分位时触发预警 2. 示例：中证1000SKEW达114.07点[68] --- 因子的回测效果 1. 分红调整年化基差（2025/8/8） - IC当季合约：-10.79%（低于2022年以来中位数）[22] - IH当季合约：-0.12%（从升水转为贴水）[33] 2. Cinda-VIX（30日） - 中证500VIX：23.46（处于历史50%分位以下）[61] 3. Cinda-SKEW - 沪深300SKEW：109.58（历史99.7%分位）[68]