量化模型与构建方式 1. **模型名称**：成交量模型 - **模型构建思路**：通过监测市场成交量变化判断短期市场情绪[10] - **模型评价**：信号偏中性，适用于宽基指数短期择时[10] 2. **模型名称**：低波动率模型 - **模型构建思路**：基于历史波动率筛选低风险资产[10] - **模型评价**：防御性策略，当前信号中性[10] 3. **模型名称**：特征龙虎榜机构模型 - **模型构建思路**：追踪机构资金在龙虎榜的买卖行为[10] - **模型评价**：反映机构动向，当前信号中性[10] 4. **模型名称**：智能沪深300/中证500模型 - **模型构建思路**：结合量价与机器学习对特定指数择时[10] - **模型评价**：沪深300看多，中证500看空，分化明显[10] 5. **模型名称**：涨跌停模型 - **模型构建思路**：统计涨跌停股票数量判断市场热度[11] - **模型评价**：中期信号中性[11] 6. **模型名称**：长期动量模型 - **模型构建思路**：计算宽基指数长期趋势强度[12] - **模型评价**：全市场宽基指数信号中性[12] 7. **模型名称**：A股综合兵器V3/国证2000模型 - **模型构建思路**：多因子耦合的复合择时模型[13] - **模型评价**：当前均看空，风险偏好较低[13] 8. **模型名称**：成交额倒波幅模型（港股） - **模型构建思路**：结合成交额与波动率反转信号[14] - **模型评价**：中期看多恒生指数[14] 模型的回测效果 （注：报告中未提供具体回测指标如IR、胜率等，仅展示信号方向） 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：杯柄形态因子 - **因子构建思路**：识别价格走势中的杯柄形态突破[42][56] - **因子具体构建过程**： - 定义A点（左杯沿）、B点（杯底）、C点（右杯沿） - 突破条件：价格突破C点且成交量放大[56] - **因子评价**：2020年12月以来超额收益达39.13%[42] 2. **因子名称**：双底形态因子 - **因子构建思路**：捕捉W形底部反转信号[49][54] - **因子具体构建过程**： - 定义A点（第一底）、B点（颈线）、C点（第二底） - 突破条件：价格突破颈线位[54] - **因子评价**：2020年12月以来超额收益22.48%[42] 因子的回测效果 1. **杯柄形态因子**： - 本周超额收益0.19%（相对上证指数）[42] - 历史累计超额收益35.54%[42] 2. **双底形态因子**： - 本周超额收益-0.83%（相对上证指数）[42] - 历史累计超额收益16.9%[42] 其他量化工具 1. **VIX指数**： - 构建方法：复现中证指数公司VIX计算，相关系数99.2%[40] - 当前值：16.12（50ETF期权）[41] 2. **大师策略监控**： - 覆盖33个经典量化选股策略（价值型19/成长型6/综合型8）[37]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **沪深300指数增强模型** - 模型构建思路：通过多因子选股模型在沪深300成分股内进行增强配置[16] - 具体构建过程：未披露具体因子构成，但采用超额收益率作为核心评价指标，跟踪误差控制在1.5%以内[16] - 模型评价：超额收益稳定性较强，近一年IR达1.82[16] 2. **中证500指数增强模型** - 模型构建思路：结合基本面因子与量价因子进行动态加权[17] - 具体构建过程：包含价值、动量、波动率三类因子，采用分层加权方式： $$ w_i = \frac{Value_i \times 0.4 + Momentum_i \times 0.3 + Volatility_i \times 0.3}{\sum_{i=1}^n (Value_i + Momentum_i + Volatility_i)} $$ 其中$Value_i$为标准化后的估值因子[17] - 模型评价：在小盘股行情中表现突出，近三月超额达3.32%[17] 3. **中证1000指数增强模型** - 模型构建思路：侧重高频量价因子与另类数据融合[18] - 具体构建过程：采用分钟级行情构建买卖压力指标： $$ BP_t = \frac{\sum_{i=1}^n (P_{i,t} \times V_{i,t} \times I_{buy})}{\sum_{i=1}^n (P_{i,t} \times V_{i,t})} $$ 其中$I_{buy}$为买单标识变量[18] - 模型评价：超额收益离散度较高（年化4.22%），适合风险承受能力强的投资者[18] 模型的回测效果 1. **沪深300指数增强模型** - 近一年超额收益率：1.82% - 最大回撤：-14.07% - IR：1.48[16] 2. **中证500指数增强模型** - 近一年超额收益率：1.82% - 最大回撤：-15.36% - IR：2.06[17] 3. **中证1000指数增强模型** - 近一年超额收益率：6.35% - 最大回撤：-16.50% - IR：3.87[18] 量化因子与构建方式 1. **医药卫生行业因子** - 构建思路：捕捉医药板块超额收益机会[36] - 具体构建：采用研发投入占比（R&D/Sales）与管线进度加权： $$ PharmaScore = 0.6 \times \frac{RD}{Sales} + 0.4 \times \sum_{j=1}^m Phase_j \times w_j $$ 其中$Phase_j$为临床阶段权重[36] - 因子评价：在集采政策缓和期表现优异[36] 2. **科创板动量因子** - 构建思路：结合科创板高弹性特征[36] - 具体构建：20日自适应动量： $$ Mom_{20} = \frac{P_t}{P_{t-20}} - \beta \times (Index_t/Index_{t-20}) $$ 其中$\beta$为个股对科创板100指数的敏感度[36] 因子的回测效果 1. **医药卫生因子** - 近一年超额收益：1.75% - 年化波动率：4.08%[36] 2. **科创板动量因子** - 近一年超额收益：2.27% - 最大回撤：-1.80%[36]

量化模型与构建方式 1 模型名称：周期分析模型 模型构建思路：通过分析市场周期波动判断反弹或调整阶段[7] 模型具体构建过程：基于历史价格数据识别周期性高低点，结合时间窗口分析趋势延续性，通过MACD等指标确认趋势衰竭信号[9] 2 模型名称：缠论分析模型 模型构建思路：利用缠论技术分析判断大盘震荡箱体位置[7] 模型具体构建过程：通过笔、线段划分识别中枢结构，结合分型理论确定箱体上下沿，计算当前价格在箱体中的相对位置[10] 3 模型名称：周期温度计 模型构建思路：量化市场波动状态的高频指标[7] 模型具体构建过程：计算标准化后的价格波动率百分位，划分三档阈值区间（下1/3为偏低水平）[7] 4 模型名称：四轮驱动模型 模型构建思路：多维度行业轮动信号生成系统[16] 模型具体构建过程： - 信号类型1（交易风险）：综合波动率与量价背离指标 - 信号类型2（赚钱效应异动）：RS6指标结合Mam/TendS参数 $$ RS6 = \frac{近6日收益率}{波动率} $$ - 信号类型3（强势上涨中继）：10日涨幅阈值与动量延续判断[16] 量化因子与构建方式 1 因子名称：美债收益率相关性因子 因子构建思路：分析美债收益率与A股风格指数的历史关联性[13] 因子具体构建过程：计算美债收益率变动与红利指数、微盘股指数的滚动120日相关系数[13] 模型的回测效果 1 周期分析模型： - 趋势延续识别准确率68%[9] - 调整区间预测误差±3%[7] 2 四轮驱动模型： - 行业信号胜率62%[16] - 交易风险信号提前1-2交易日预警[16] - 强势中继信号平均持有期收益4.2%[16] 因子的回测效果 1 美债收益率相关性因子： - 与红利指数120日相关系数0.18[13] - 与微盘股指数120日相关系数-0.12[13]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：城投短端下沉策略 - **模型构建思路**：通过配置短期限城投债，利用其防御属性获取稳定收益[2] - **模型具体构建过程**：基准组合配置20%的10年国债、64%的3年AA+城投债及16%的10年AA+产业债，短端下沉策略在此基础上调整久期至更短区间[14] - **模型评价**：防御性强，近四周超额收益表现优于其他策略[2] 2. **模型名称**：二永债久期策略 - **模型构建思路**：通过拉长久期配置二级资本债和银行永续债，捕捉利率波动收益[2] - **模型评价**：受单周市场拖累表现较弱，但长期累计超额收益仍具竞争力[2] 3. **模型名称**：券商债策略 - **模型构建思路**：重仓证券公司债，利用其低久期特性对冲市场波动[2] - **模型评价**：累计超额收益持续领先，稳定性突出[2] --- 模型的回测效果 1. **城投短端下沉策略**：近四周超额收益20bp（基准为3年城投子弹型）[13] 2. **二永债久期策略**：近四周超额收益受拖累，累计读数落后短端策略[13] 3. **券商债策略**：近四周累计超额收益领先其他金融债策略[13] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：信用债久期因子 - **因子构建思路**：统计各券种加权平均成交期限，反映市场久期偏好[15] - **因子具体构建过程**：计算城投债（2.21年）、产业债（2.72年）、二级资本债（4.09年）等券种的期限加权值，并对比历史分位数[15] - **因子评价**：城投债、产业债久期处于历史90%分位以上，显示市场风险偏好较高[15] 2. **因子名称**：收益率变动因子 - **因子构建思路**：跟踪不同期限信用债收益率周度变化[18] - **因子具体构建过程**：按券种（如城投债、产业债）和期限（1年内、1-2年）分组统计收益率变动，例如1年内国企地产债收益率下行10bp[18] - **因子评价**：金融债中租赁债表现最优，银行次级债分化明显[18] --- 因子的回测效果 1. **信用债久期因子**： - 城投债久期历史分位数95.8%[16] - 二级资本债久期历史分位数91.2%[16] 2. **收益率变动因子**： - 1年内国企地产债收益率下行10bp[18] - 租赁债收益率下行幅度居金融债首位[18] --- 其他关键指标 1. **超长信用债表现**：10年以上AA+信用债指数周跌幅0.13%，跌幅小于国债[22] 2. **地方债换手率**：10年以上品种周换手率突破1%，成交量达3500亿元[25][26]

根据提供的金融工程日报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **封板率模型** - 模型构建思路：通过统计涨停股票在收盘时仍保持涨停的比例，反映市场情绪强度[17] - 模型具体构建过程： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 统计上市满3个月以上的股票，计算当日最高价涨停且收盘仍涨停的股票占比[17] - 模型评价：高频指标，能有效捕捉短期市场情绪变化 2. **连板率模型** - 模型构建思路：衡量涨停股票的持续性，反映市场热点延续性[17] - 模型具体构建过程： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 基于前一日涨停股票池，计算次日仍涨停的比例[17] 模型的回测效果 1. 封板率模型：20250523封板率59%（较前日+4%）[17] 2. 连板率模型：20250523连板率27%（较前日+5%）[17] 量化因子与构建方式 1. **股指期货年化贴水率因子** - 因子构建思路：通过基差计算市场对未来预期的风险溢价[28] - 因子具体构建过程： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格}×\frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 分别计算上证50、沪深300、中证500、中证1000主力合约的贴水率[28] - 因子评价：反映市场情绪分化，小盘股贴水率显著高于大盘股 2. **大宗交易折价率因子** - 因子构建思路：监测大资金交易偏好[26] - 因子具体构建过程： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 统计近半年日均折价率5.42%，20250522当日折价率7.12%[26] 因子的回测效果 1. 股指期货年化贴水率因子（20250523）： - 上证50：9.15%（近一年16%分位）[28] - 沪深300：12.23%（近一年11%分位）[28] - 中证500：21.24%（近一年8%分位）[28] - 中证1000：25.85%（近一年5%分位）[28] 2. 大宗交易折价率因子：近半年均值5.42%，当日值7.12%[26] 其他市场指标 1. 两融余额因子：截至20250523为9138亿元（融资余额9055亿，融券余额84亿）[19] 2. ETF折溢价因子：科创板新能源ETF溢价2.15%，创新药沪深港ETF折价0.66%[23]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：港股精选组合** - **模型构建思路**：基于分析师推荐事件（盈利预测上调/首次关注/研报超预期）构建股票池，再通过基本面和技术面双重筛选[16] - **模型具体构建过程**： 1. **事件筛选**：选取分析师上调盈利预测、首次关注或标题含"超预期"的港股 2. **基本面筛选**：要求过去6个月至少有5份买入/增持评级研报 3. **技术面筛选**： - 过去250日涨幅位于全市场前20% - 股价路径平滑性指标：$$ \text{位移路程比} = \frac{\text{期间涨跌幅}}{\sum|\text{日涨跌幅}|} $$ - 创新高持续性：过去120日250日新高距离的时序均值[23] - **模型评价**：结合分析师预期与市场行为，兼顾价值与动量效应 2. **模型名称：平稳创新高股票筛选模型** - **模型构建思路**：在创250日新高的股票中筛选具备持续动能的标的[20] - **模型具体构建过程**： 1. **基础池**：过去20个交易日创250日新高的港股（剔除上市<15个月股票） 2. **量化指标**： - 250日新高距离：$$ 1-\frac{\text{Closet}}{\text{ts\_max(Close,250)}} $$[22] - 相对强度：过去250日涨幅前20% - 路径平稳性：位移路程比+新高距离时序均值 3. **分层筛选**：按分析师关注度（≥5份研报）、价格平稳性（前50%）加权排序[23] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：250日新高距离因子** - **因子构建思路**：量化股价接近历史高点的程度[22] - **因子计算公式**：$$ \text{新高距离} = 1-\frac{\text{当日收盘价}}{\text{过去250日最高收盘价}} $$ - **因子评价**：有效捕捉趋势延续性，港股市场显示显著动量效应 2. **因子名称：股价位移路程比因子** - **因子构建思路**：衡量价格变动的平滑程度[23] - **因子计算公式**：$$ \frac{\text{期间净涨跌幅}}{\sum|\text{单日涨跌幅}|} $$ - **因子评价**：高比值表明趋势稳健，低比值反映波动剧烈 模型的回测效果 1. **港股精选组合**（2010-2024）： - 年化收益：17.02% - 超额收益（vs恒指）：17.60% - 最大回撤：23.73% - IR：1.19 - 跟踪误差：14.45%[19] 2. **平稳创新高模型**（2025年案例）： - 医药板块创新高股票占比最高（13只） - 筛选标的平均250日涨幅：47.3%-500.2%[28] 因子的回测效果 1. **250日新高距离因子**： - 创新高股票后续20日平均涨幅：2.3%-56.6%[28] - 零距离（刚创新高）股票超额收益显著[22] 2. **股价位移路程比因子**： - 前50%分组年化超额收益：9.8%（2019-2024）[23] （注：部分指标引用自组合绩效表[19]及创新高股票列表[28]）

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**：基于历史分红数据和指数成分股信息，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（如中证500、沪深300等）未来一年的成分股分红进行预估 2. 按合约存续期分段计算分红点位（如当月、次月、当季、下季合约） 3. 计算公式： $$ \text{分红调整后基差} = \text{实际基差} + \text{存续期内未实现的预期分红} $$ $$ \text{年化基差} = \frac{\text{实际基差} + \text{预期分红点位}}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}} $$ 4. 输出各合约存续期内的分红点位占比（如中证500下季合约分红占比1.21%）[9][20] 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对冲现货风险，优化基差收敛收益[48][49] - **模型具体构建过程**： - **连续对冲策略**： 1. 现货端持有标的指数全收益指数（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：持有季月/当月合约至到期前2日，切换至下一合约[48] - **最低贴水策略**： 1. 调仓时选择年化基差贴水幅度最小的合约 2. 同一合约至少持有8个交易日或到期前2日切换[49] 3. **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[65] - **因子具体构建过程**： 1. 基于不同期限（30/60/90/120日）期权隐含波动率计算 2. 输出主要指数VIX值（如上证50VIX_30为18.91）[65][66] 4. **因子名称：Cinda-SKEW（偏斜指数）** - **因子构建思路**：衡量市场对极端下跌风险的担忧程度[72] - **因子具体构建过程**： 1. 分析虚值看跌期权与看涨期权的隐含波动率偏斜 2. 数值超过100表示市场担忧尾部风险（如沪深300SKEW达108.2）[73][79] --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（中证500）** - 年化收益：-1.64%（季月连续对冲） - 波动率：4.83% - 最大回撤：-8.34% - 2025年以来收益：0.05%[51] 2. **IF对冲策略（沪深300）** - 年化收益：0.99%（季月连续对冲） - 波动率：3.41% - 最大回撤：-4.03% - 2025年以来收益：0.83%[56] 3. **IH对冲策略（上证50）** - 年化收益：2.14%（季月连续对冲） - 波动率：3.61% - 最大回撤：-3.75% - 2025年以来收益：1.18%[60] 4. **IM对冲策略（中证1000）** - 年化收益：-4.12%（季月连续对冲） - 波动率：5.81% - 最大回撤：-12.63% - 2025年以来收益：-2.55%[62] --- 因子的回测效果 1. **Cinda-VIX（30日）** - 上证50VIX：18.91 - 沪深300VIX：17.52 - 中证500VIX：24.78 - 中证1000VIX：26.65[65][66] 2. **Cinda-SKEW（30日）** - 上证50SKEW：107.30 - 沪深300SKEW：108.20 - 中证500SKEW：101.41 - 中证1000SKEW：110.79[73][79] --- 模型与因子评价 1. **分红点位预测模型**：有效修正基差计算，提升对冲策略准确性[20] 2. **最低贴水策略**：通过动态选择贴水最小合约，显著降低对冲成本（如IC最低贴水策略年化收益-0.61% vs 指数-3.72%）[51] 3. **Cinda-SKEW**：对市场极端风险预警效果显著（如SKEW突破99%分位预示权重股下跌风险）[73]

根据研报内容，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**：红利风格超额收益择时策略 - **模型构建思路**：基于全球流动性（10年期美债收益率）、内部流动性（国内M2同比）、国内经济预期（M1-M2同比剪刀差）三个维度构建中证红利相对于万得全A的超额收益择时模型[8] - **模型具体构建过程**： 1. 美债信号：当10年期美债收益率60日均线上穿250日均线时看多红利[8][11] 2. 国内流动性信号：M2同比3月均线上穿12月均线时看空红利[10][14] 3. 经济预期信号：M1-M2剪刀差3月均线上穿12月均线时看空红利[10][16] - **模型评价**：2010年以来年化收益8.05%，2025年收益-6.91%，宏观因子联动性较强[8] 2. **模型名称**：红利50优选组合 - **模型构建思路**：在高股息基础上叠加多因子增强，采用Barra风格因子约束[46] - **模型具体构建过程**： 1. 筛选高股息股票池 2. 加入价值、质量等阿尔法因子 3. 通过优化器控制风格暴露[46] - **模型评价**：组合在控制风格漂移前提下实现超额收益增强[46] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：绝对PETTM估值因子 - **因子构建思路**：采用权重因子加权调整中证红利PETTM估值[18] - **因子具体构建过程**： 1. 计算成分股PETTM 2. 按股息率加权求和 3. 计算近三年/五年百分位 $$ PETTM_{加权} = \sum_{i=1}^n (PETTM_i \times w_i) $$ 其中$w_i$为股息率权重[18] - **因子评价**：与未来一年收益负相关（r=-29.58%），高位时尾部风险显著[18] 2. **因子名称**：相对PETTM估值因子 - **因子构建思路**：中证红利PETTM与万得全A PETTM比值[22] - **因子具体构建过程**： $$ PETTM_{相对} = \frac{PETTM_{红利}}{PETTM_{全A}} $$ 计算近三年/五年百分位[22] - **因子评价**：与超额收益负相关（r=-33.63%），高位时赔率下降[22] 3. **因子名称**：价格动量因子 - **因子构建思路**：120日均线上成分股权重合计[24] - **因子具体构建过程**： 1. 计算各成分股120日均线 2. 统计股价在均线上方的股票权重占比[24] - **因子评价**：反转效应显著（r=-43.78%），权重超80%需警惕风险[24] 4. **因子名称**：成交拥挤度因子 - **因子构建思路**：成交额近三年百分位[31] - **因子具体构建过程**： 1. 计算中证红利日均成交额 2. 滚动三年窗口计算百分位[31] - **因子评价**：低位时胜率高（r=-39.83%），高位有尾部风险[31] 5. **因子名称**：相对成交额因子 - **因子构建思路**：中证红利成交额/万得全A成交额[32] - **因子具体构建过程**： $$ 成交额_{相对} = \frac{成交额_{红利}}{成交额_{全A}} $$ 计算近三年百分位[32] - **因子评价**：短期反转效应（r=-13.60%）[32] 模型回测效果 1. **红利择时模型** - 年化收益：8.05%[8] - 2025年收益：-6.91%[8] 2. **红利50组合** - 近一年绝对收益：4.05%[47] - 近一年超额收益：1.77%[47] - 近三月绝对收益：3.80%[47] - 近三月超额收益：-0.66%[47] 因子回测效果 1. **绝对PETTM因子** - 当前百分位：99.20%（近三年）[18] - 预测收益：-1.46%（未来一年）[18] 2. **相对PETTM因子** - 当前百分位：80.51%（近三年）[22] - 预测收益：0.05%（未来一年）[22] 3. **价格动量因子** - 当前值：57.18%[24] - 预测收益：7.74%（未来一年）[24] 4. **成交拥挤度因子** - 当前百分位：60.35%[31] - 预测收益：11.26%（未来一年）[31] 5. **相对成交额因子** - 当前百分位：8.41%[32] - 预测收益：0.79%（未来一月）[32]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：分红预测模型 - **模型构建思路**：基于上市公司已公布的分红信息（如年报、快报、预警等）和合理假设（如分红率不变），预测指数成分股的分红对股指期货合约的影响[7][9][20] - **模型具体构建过程**： 1. **预估净利润**：优先使用年报数据，若无则依次采用快报、预警、三季报TTM或分析师预测[24][28] 2. **计算税前分红总额**： - 已公布预案的直接采用 - 未公布预案的，假设分红率与去年一致（若去年未分红则设为零）[28] - 净利润为负时设分红率为零[28] 3. **计算分红对指数的影响**： - 股息率 = 税后分红总额 / 最新市值 - 股息点 = 股票权重 × 股息率 - 权重调整公式： $$\mathrm{w_{it}={\frac{w_{i0}\times\mathrm{\scriptsize{\boldmath~(~1+R~)}~}}{\sum_{1}^{n}w_{i0}\times\mathrm{\scriptsize{\boldmath~(~1+R~)}~}}}}$$ （其中 \(w_{i0}\) 为初始权重，\(R\) 为涨跌幅）[25] 4. **预测分红对各合约的影响值**： - 除权除息日预测：已公布的直接采用，未公布的参考历史除息日中位数[29][30] - 将合约交割日前的所有分红累加，得到影响点数[30] - **模型评价**：依赖历史数据和假设，若市场分红率突变可能导致预测偏差[4][33] 2. **模型名称**：股指期货定价模型 - **模型构建思路**：基于无套利原理，考虑分红现值和无风险利率，推导期货理论价格[33][34] - **模型具体构建过程**： - **离散红利分配**： $$F_t = (S_t - D)(1 + r)$$ （\(D\) 为红利现值，\(r\) 为无风险利率）[33] - **连续红利分配**： $$F_t = S_t e^{(r - d)(T - t)}$$ （\(d\) 为年化红利率）[34] --- 模型的回测效果 1. **分红预测模型**： - 上证50 6月合约分红点数：17.28点[7][10] - 沪深300 6月合约分红点数：20.75点[10][12] - 中证500 6月合约分红点数：35.79点[10][13] - 中证1000 6月合约分红点数：32.06点[10][14] 2. **股指期货定价模型**： - 上证50 6月合约年化对冲成本（剔除分红）：0.76%[10][11] - 沪深300 6月合约年化对冲成本：5.14%[10][12] - 中证500 6月合约年化对冲成本：12.79%[10][13] - 中证1000 6月合约年化对冲成本：18.63%[10][14] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：分红剩余影响因子 - **因子构建思路**：衡量分红对期货合约价格的剩余影响比例[11][12][13][14] - **因子具体构建过程**： - 计算合约剩余期限内未发生的分红点数 - 除以合约收盘价，得到影响比例[15] - **因子评价**：反映分红对期货定价的阶段性扰动[15] --- 因子的回测效果 1. **分红剩余影响因子**： - 上证50 6月合约剩余影响：0.64%[11][15] - 沪深300 6月合约剩余影响：0.53%[12][15] - 中证500 6月合约剩余影响：0.63%[13][15] - 中证1000 6月合约剩余影响：0.54%[14][15]

根据提供的金融工程日报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：封板率因子** - 构建思路：通过统计涨停股票的封板情况来反映市场情绪和资金热度[17] - 具体构建过程： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 计算范围限定于上市满3个月以上的股票，动态跟踪每日数据[17] - 因子评价：高频指标，对短期市场情绪敏感，但易受极端值影响 2. **因子名称：连板率因子** - 构建思路：衡量涨停股的持续性，反映市场投机强度[17] - 具体构建过程： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 需排除ST股等特殊标的[17] - 因子评价：对游资活跃度有较强指示作用 3. **因子名称：股指期货贴水率因子** - 构建思路：利用期货与现货价差反映市场预期[28] - 具体构建过程： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 跟踪四大股指期货主力合约（上证50/沪深300/中证500/中证1000）[28] - 因子评价：对冲成本指标，极端贴水预示市场恐慌 4. **因子名称：大宗交易折价率因子** - 构建思路：通过大宗交易溢价水平观测机构动向[26] - 具体构建过程： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ 采用半年滚动窗口计算均值[26] 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日取值：59%（较前日+4%）[17] - 历史分位：未提供 2. **连板率因子** - 当日取值：27%（较前日+5%）[17] - 历史分位：未提供 3. **股指期货贴水率因子** - 上证50：年化贴水率9.15%（16%分位）[28] - 沪深300：年化贴水率12.23%（11%分位）[28] - 中证500：年化贴水率21.24%（8%分位）[28] - 中证1000：年化贴水率25.85%（5%分位）[28] 4. **大宗交易折价率因子** - 当日取值：7.12%[26] - 半年均值：5.42%[26] 注：报告中未涉及量化模型构建内容，故未总结相关模型[1][2][3][4]