量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：基差比例因子[15][17][22] * 因子构建思路：通过计算股指期货价格与其对应现货指数价格的比值减去1，来衡量期货合约相对于现货的溢价或折价（升水或贴水）程度，以此反映市场情绪和套利空间[21]。 * 因子具体构建过程：对于特定指数（如上证50、沪深300等），选取其股指期货次月合约的结算价，除以该指数当日的收盘价，然后减去1，得到基差比例。 * 公式为： $基差比例 = \frac{期货结算价}{对应指数收盘价} - 1$ * 其中，期货结算价为特定指数期货次月合约的日度结算价，对应指数收盘价为该指数当日的收盘价[22]。该比例为正表示期货升水，为负表示期货贴水。 2. 因子名称：国债期货隐含收益率因子[30][37][39] * 因子构建思路：通过国债期货的价格反推出其隐含的到期收益率，并与现货国债的到期收益率进行比较，以反映期货市场投资者对未来利率走势的预期[30][41]。 * 因子具体构建过程：基于国债期货（如10年期国债期货T）的市场价格、合约面值、票面利率、剩余期限等要素，使用债券定价模型计算其隐含的到期收益率。报告中直接对比了该隐含收益率与现货国债收益率（如10年期国债收益率）[37][39]。 3. 因子名称：期权波动率指数（VIX）因子[47][48] * 因子构建思路：跟踪由期权市场价格计算得出的波动率指数，该指数反映了市场对未来30天标的资产波动性的预期，是衡量市场恐慌或乐观情绪的重要指标[47]。 * 因子具体构建过程：报告直接引用了基于不同标的期权（如300ETF期权、1000股指期权等）计算得到的VIX指数数据[48][49]。该指数的具体计算通常基于一篮子期权（看涨和看跌）的隐含波动率，通过特定模型（如方差互换原理）合成。 4. 因子名称：期权持仓量PCR（Put/Call Ratio）因子[59][61][63] * 因子构建思路：计算看跌期权（Put）总持仓量与看涨期权（Call）总持仓量的比值，作为衡量市场情绪的逆向指标。PCR上升通常代表看跌情绪增加或市场情绪相对谨慎，但报告指出其上升也可能代表市场情绪相对较好，需结合具体市场环境解读[59]。 * 因子具体构建过程：收集特定期权品种（如50ETF期权、300ETF期权）所有上市合约的日度持仓量数据，分别加总所有看跌期权合约的持仓量和所有看涨期权合约的持仓量，然后计算两者的比值。 * 公式为： $持仓量PCR = \frac{看跌期权总持仓量}{看涨期权总持仓量}$ 因子的回测效果 > 注意：本报告为市场监测月报，主要展示各因子的近期走势和状态描述，并未提供基于历史数据的标准化回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。因此，以下“测试结果”为报告中描述的因子在特定时点（2025年11月）所呈现的状态或方向性结论。 1. 基差比例因子：主要指数股指期货贴水幅度维持在低水平，上证50与沪深300贴水不明显，中证500和中证1000还有一定的贴水幅度[20]。远月贴水大于近月，平均贴水比例基本持平，反映出股指期货市场投资者对股票市场情绪中性[27]。 2. 国债期货隐含收益率因子：截至2025年11月30日，10年期国债期货对应隐含收益率为1.74%，低于现货对应的1.83%，反映了投资者对于债市情绪乐观[37]。 3. 期权波动率指数（VIX）因子：期权市场波动率与之前基本持平。1000指数期权波动率小幅低于标的的实际波动率，300ETF期权波动率与标的的实际波动率持平，显示期权当前价值合理或者低估[56]。 4. 期权持仓量PCR（Put/Call Ratio）因子：在11月份，300ETF期权PCR和50ETF期权PCR上行，PCR指标显示市场情绪偏积极[65]。