股指期权日报 | 2025-07-08 股指期权日报 股指期权市场概况 期权成交量 2025-07-07，上证50ETF期权成交量为68.38万张；沪深300ETF期权（沪市）成交量为72.09万张； 中证500ETF期权（沪市）成交量为82.31万张；深证100ETF期权成交量为6.05万张； 创业板ETF期权成交量为87.08万张；上证50股指期权成交量为2.26万张； 沪深300股指期权成交量为5.65万张；中证1000期权总成交量为13.28万张。 期权PCR 上证50ETF期权VIX报14.54%，环比变动为+0.25%； 沪深300ETF期权（沪市）VIX报14.90%,环比变动为+0.44%； 中证500ETF期权（沪市）VIX报19.24%，环比变动为+0.49%； 深证100ETF期权VIX报17.17%，环比变动为+0.63%； 创业板ETF期权VIX报22.15%，环比变动为+0.39%； 上证50股指期权VIX报15.80%，环比变动为+0.52%； 沪深300股指期权VIX报15.65%，环比变动为+0.82%； 中证1000股指期权VIX报21.19%，环比变动为+0.98%。 2 ...

报告行业投资评级 - 股指震荡、国债震荡、黄金震荡、白银震荡、铜看空、铝看空、氧化铝看空、锌看空、镍震荡、不锈钢震荡、锡看空、工业硅看空、螺纹钢看空、热卷看空、铁矿石震荡、锰硅震荡、玻璃震荡、焦炭震荡、焦煤震荡、棕榈油短期看空长期看多、豆油看空、菜油震荡、棉花震荡偏弱、白糖震荡、玉米震荡、豆粕震荡、纸浆震荡、原木看空、生猪震荡、原油看空、燃料油看空、沥青看空、沪胶看空、BR橡胶看空、PTA看空、乙二醇看空、短纤震荡、苯乙烯看空、尿素震荡、PE震荡偏强、PVC震荡偏强、烧碱震荡偏强、液氯看空、LPG看空、集运次线震荡 [1] 报告的核心观点 - 短期内市场成交量逐步小幅萎缩，国内外利多因素平平，各品种受宏观经济、供需关系、政策等因素影响呈现不同走势 [1] 根据相关目录分别进行总结 宏观金融 - 股指向上突破存在阻力，或呈震荡格局，后续关注宏观增量信息指引 [1] - 国债受资产荒和弱经济利好，但短期央行提示利率风险压制上涨空间 [1] - 黄金和白银因市场不确定性及关税进展，短期料震荡为主 [1] - 铜因美国非农超预期打压降息预期，叠加海外挤仓风险降温，存在回调风险 [1] - 铝和氧化铝因美联储降息预期降温、高价压制下游需求及美国非农超预期，价格或回落或偏弱运行 [1] - 锌因美国非农超预期和连续累库，有回落风险 [1] - 镍宏观不确定性仍存，关注中美关税进展，印尼镍矿升水小幅下调，镍价震荡运行，中长期一级镍过剩压制仍存 [1] 有色金属 - 不锈钢宏观不确定性仍存，关注中美关税进展，原料价格走弱，社会库存小幅去化，钢厂减产消息提振信心，震荡反弹后持续性待观察 [1] - 锡因“反内卷”下玻璃、光伏行业有限产预期，新质需求受损，短期基本面供需双弱，宏观情绪走弱下有下跌风险 [1] - 工业硅供给北减南增，需求端多晶硅边际增产但后续有减产预期，市场情绪高，价格拉涨后易出分歧 [1] - 多晶硅市场有光伏供给侧改革预期，市场情绪高 [1] - 碳酸锂供给端未有减产，下游补库主要系贸易商，工厂采买不积极，资金博弈 [1] 黑色金属 - 螺纹钢和热卷情绪降温，价格上冲动能势弱，波段回调压力增加 [1] - 铁矿石钢厂限产行为抑制上方空间，短期需求高下方仍有支撑 [1] - 锰硅宏观不确定性仍存，关注中美关税进展，原料价格走弱，社会库存小幅去化，钢厂减产消息提振信心 [1] - 玻璃产量小幅增加，需求尚可，供需相对平衡 [1] - 焦炭供给有所扰动，但直接需求和终端需求偏弱，成本支撑弱化，价格承压 [1] - 焦煤高层会议提及“反内卷”，市场期待供给侧改革牛市，鉴于交易层面短期无法证伪，盘面空单暂时回避，产业客户把握升水机会建期现正套头寸 [1] - 动力煤逻辑同焦煤，重点把握期货升水机会卖出套保 [1] 农产品 - 棕榈油OPEC+超预期增产带来原油下跌，油脂预计跟跌，长期国际油脂需求增加，看多远月 [1] - 豆油近月压力仍存，可考虑空配09合约、多配棕榈油/菜油 [1] - 菜油受原油影响跟跌，但基本面支撑较强，政策方面仍有不确定性，预计震荡运行 [1] - 棉花短期美棉存在贸易谈判、天气升水等扰动，中长期宏观不确定性强，国内棉纺产业进入消费淡季，下游成品累库迹象，预计国内棉价维持震荡偏弱走势 [1] - 白糖巴西2025/26年度甘蔗产量料下滑，但糖产量料创纪录增长，后期原油持续偏弱或影响巴西新榨季制糖比 [1] - 玉米短期政策性谷物投放预期和麦玉价差偏低带来利空影响，预期盘面偏震荡，新季国内累库压力下，基差和近月盘面表现预期承压 [1] - 豆粕美豆供需平衡表存趋紧预期，四季度若中美贸易政策不变有去库预期，远月合约预期重心抬升；若达成协议，整体盘面下跌空间预期有限 [1] - 纸浆外盘报价下降，发运量增加，国内需求清淡，目前估值偏低，同时存在宏观利好 [1] - 原木当前处于淡季，在外盘上涨的情况下供应下降有限，偏弱看待 [1] - 生猪存栏持续修复，出栏体重持续增加，盘面存栏宽裕预期较明显，贴水现货较多，期货整体稳定 [1] 能源化工 - 原油和燃料油中东地缘局势降温，盘面重回供需逻辑主导，OPEC+超预期增产 [1] - 沥青受成本端拖累、山东地区消费税退税或提高、需求复苏较慢影响 [1] - 沪胶下游需求有走弱趋势，供给端产量释放预期较强，库存小幅增加 [1] - BR橡胶OPEC超预期增产，合成胶基本面承压，高基差持续，短期内盘面价格仍偏弱运行 [1] - PTA OPEC+增产，化工跟随原油价格下跌，聚酯下游负荷维持在90%，7月瓶片和短纤将进入检修周期，PTA现货宽松，市场现货到港量增加，聚酯补货意愿不高 [1] - 乙二醇OPEC+增产，化工跟随原油下行，后期到港量较大，聚酯产销转好集中采购对市场有一定冲击 [1] - 短纤仓单注册量较少，在高基差情况下成本跟随紧密，短纤工厂已出现检修计划 [1] - 苯乙烯市场投机需求有所走弱，纯苯价格小幅回升，苯乙烯装置负荷回升，苯乙烯持货集中，苯乙烯基差明显走弱 [1] - 尿素国内需求平平，夏季农需尾声，下半年出口预期好转 [1] - PE宏观情绪较好，检修较多，需求维持刚需为主，价格震荡偏强 [1] - PVC检修支撑力度有限，订单维持刚需，“反内卷”激起热潮，盘面价格震荡偏强 [1] - 烧碱盘面回归基本面，检修较前期有所减少，下游迎来季节性淡季，供应压力上升，盘面震荡偏强 [1] - 液氯检修接近尾声，现货跌至低位，液氯下跌侵吞氯碱综合利润，当前仓单数量较少，后续关注液氯变动 [1] - LPG 7月CP价格丙、丁均下调，OPEC超预期增产，LPG燃烧及化工需求季节性淡季，现货跌幅较慢，PG仍有下行空间 [1] 其他 - 集运次线预计7月中上旬运价见顶，7 - 8月呈圆弧顶走势，运价见顶时间前置，后续几周运力部署较为充足 [1]

成都楼市成交表现 - 2025年上半年成都一手住宅成交5.3万套，二手住宅成交12.3万套，合计17.6万套，全国住宅成交量第一 [1] - 成都新房成交连续12年领跑全国，2025年上半年一手住宅均价19630元/m²，套均面积130.7m²，套均总价258万元 [2] - 锦江区一手住宅均价同比大涨21.7%至39899元/m²，套均总价从517.2万元飙升至765.4万元 [2] - 成都商品住宅供应面积同比下降23.0%至520万m²，成交面积同比上升7.5%至658万m² [2] - 成都二手住宅半年成交12.3万套，同比增加19.8%，超越上海夺得全国双冠 [8][9] 土地市场表现 - 成都楼面地价从3万到4万仅用时16天，高新区地块达31700元/m²，锦江区地块达41200元/m² [5] - 2025年上半年成都成交56宗涉宅用地，同比增加20宗，土地出让金424亿元，同比增长101.1% [6] - "5+2"区域宅地成交楼面均价19459元/m²，同比上涨10.6%，平均溢价率29.2% [6] - 民企拿地积极性提升，TOP30企业中民企数量从2023年6家增至2025年8家 [7] 产品结构与需求 - 成都中心城区140-150m²面积段成交占比提升，100-150m²产品去化较快 [3] - 总价200万-250万元、150万-200万元段成交占比最多，250万-300万元段占比同比提升2.8个百分点 [3] - 销售额TOP10项目八成套均总价超500万元，"5+2"区域新开盘项目去化率超80% [3] - 二手住宅成交中100m²、总价150万内房源占比七成，5-15年房龄最畅销 [9] 房企表现 - 上半年成都TOP30房企销售额993.8亿元，销售面积454.8万m² [7] - 中国铁建地产、华润置地和保利发展在蓉销售金额均超70亿元 [4][7] - 成都轨道城市、招商蛇口等7家企业销售金额超35亿元 [7] 市场趋势 - 成都一手住宅可售面积1702.9万m²，出清周期13.5个月 [2] - "5+2"区域中青羊、锦江等区去化周期降至8个月以内，远郊部分区县超24个月 [2] - 购房客户年轻化趋势明显，80后、90后占比超70%，00后占比上涨3% [9]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 标准化笔均成交金额因子(SATD) **构建思路**：通过特殊时刻笔均成交金额与全天笔均成交金额的比值来刻画主力资金行为[1] **具体构建过程**： 1. 计算特殊时刻笔均成交金额： $$A T D_{P}={\frac{\sum_{t\in P}A m t_{t}}{\sum_{t\in P}D e a l N u m_{t}}}$$ 其中P为特殊时刻集合，Amtt为t时刻成交额，DealNumt为t时刻成交笔数 2. 计算全天笔均成交金额： $$A T D_{T}={\frac{\sum_{t\in T}A m t_{t}}{\sum_{t\in T}D e a l N u m_{t}}}$$ 3. 计算标准化因子： $$S A T D_{P}={\frac{A T D_{P}}{A T D_{T}}}$$ **评价**：该因子通过去量纲化处理，使得不同股票间的因子值具有可比性[31] 2. 跌幅最大时刻主卖因子 **构建思路**：基于股价跌幅最大的时刻，结合主动卖出订单构建因子[2] **具体构建过程**： 1. 根据分钟涨跌幅排序，选取跌幅最大的10%时刻 2. 将该区间内成交记录按主动买卖方向划分 3. 计算主动卖出成交记录的笔均成交金额与全天笔均成交金额比值 **评价**：该因子对股价未来收益具有较好的预测效果[75] 3. 股价最低时刻主卖因子 **构建思路**：基于股价最低时刻的主动卖出订单构建因子[3] **具体构建过程**： 1. 根据分钟收盘价排序，选取价格最低的10%时刻 2. 将该区间内成交记录按主动买卖方向划分 3. 计算主动卖出成交记录的笔均成交金额与全天笔均成交金额比值 **评价**：该因子在年化RankICIR及月胜率等维度表现突出[97] 4. 成交量最高时刻主卖因子 **构建思路**：基于成交量最高时刻的主动卖出订单构建因子[4] **具体构建过程**： 1. 根据分钟成交量排序，选取成交量最高的10%时刻 2. 将该区间内成交记录按主动买卖方向划分 3. 计算主动卖出成交记录的笔均成交金额与全天笔均成交金额比值 **评价**：该因子RankIC均值明显高于其他因子[115] 5. 量价背离时刻主卖因子 **构建思路**：基于量价背离时刻的主动卖出订单构建因子[4] **具体构建过程**： 1. 计算每分钟内成交价格与成交量的相关系数 2. 选取相关系数最低的50%时刻作为量价背离时刻 3. 将该区间内成交记录按主动买卖方向划分 4. 计算主动卖出成交记录的笔均成交金额与全天笔均成交金额比值 **评价**：该因子对个股未来收益预测效果较好[138] 6. 主力复合因子 **构建思路**：将不同日内特殊时刻的主动买卖因子进行复合构建[4] **具体构建过程**： 1. 选取跌幅最大时刻主卖因子、股价最低时刻主卖因子、成交量最高时刻主卖因子和量价背离时刻主卖因子 2. 对各因子进行等权复合 **评价**：该因子在不同宽基及风格股票池中均展现出较强的选股效果[4] 因子回测效果 1. 标准化笔均成交金额因子(SATD) - 下跌时刻因子：RankIC均值6.84%，年化RankICIR 3.23，月胜率83.93%[46] - 上涨时刻因子：RankIC均值2.81%，年化RankICIR 1.35，月胜率63.39%[48] - 横盘时刻因子：RankIC均值-5.94%，年化RankICIR -3.45，月胜率15.18%[54] 2. 跌幅最大时刻主卖因子 - RankIC均值8.96%，年化RankICIR 4.24，月胜率86%[75] - 多头月均超额0.87%，空头月均超额-1.65%[75] - 多头年化超额11.68%，空头年化超额-19.07%[79] 3. 股价最低时刻主卖因子 - RankIC均值8.30%，年化RankICIR 4.41，月胜率89.29%[99] - 多头月均超额0.87%，空头月均超额-1.17%[99] - 多头年化超额11.68%，空头年化超额-13.78%[104] 4. 成交量最高时刻主卖因子 - RankIC均值10.69%，年化RankICIR 3.86，月胜率85.71%[118] - 多头月均超额0.73%，空头月均超额-1.97%[118] - 多头年化超额9.96%，空头年化超额-22.99%[124] 5. 量价背离时刻主卖因子 - RankIC均值9.04%，年化RankICIR 3.56，月胜率81.25%[140] - 多头月均超额0.66%，空头月均超额-1.49%[140] - 多头年化超额8.92%，空头年化超额-17.69%[142] 6. 主力复合因子 - 月频调仓：RankIC均值10.33%，年化RankICIR 4.32，月胜率90%[4] - 月频调仓：多头月均超额0.84%，空头月均超额-1.92%[4] - 周频调仓：RankIC均值7.02%，年化RankICIR 6.46，周胜率82%[4]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 未提及 各目录总结 期权成交量 - 2025年7月4日，上证50ETF期权成交量为166.67万张，沪深300ETF期权（沪市）成交量为160.03万张，中证500ETF期权（沪市）成交量为162.70万张，深证100ETF期权成交量为8.21万张，创业板ETF期权成交量为152.63万张，上证50股指期权成交量为5.93万张，沪深300股指期权成交量为13.81万张，中证1000期权总成交量为28.67万张[1][21] 期权PCR - 2025年7月4日，上证50ETF期权成交额PCR报0.60，环比变动 -0.09，持仓量PCR报1.07，环比变动 +0.10；沪深300ETF期权（沪市）成交额PCR报0.53，环比变动 -0.12，持仓量PCR报0.94，环比变动 +0.06；中证500ETF期权（沪市）成交额PCR报0.73，环比变动 +0.01，持仓量PCR报1.08，环比变动 +0.02；深圳100ETF期权成交额PCR报0.45，环比变动 -0.08，持仓量PCR报1.07，环比变动 +0.05；创业板ETF期权成交额PCR报0.54，环比变动 +0.00，持仓量PCR报0.94，环比变动 -0.02；上证50股指期权成交额PCR报0.39，环比变动 -0.02，持仓量PCR报0.63，环比变动 +0.03；沪深300股指期权成交额PCR报0.37，环比变动 -0.07，持仓量PCR报0.73，环比变动 +0.04；中证1000股指期权成交额PCR报0.65，环比变动 -0.02，持仓量PCR报0.99，环比变动 +0.01[2][31] 期权VIX - 2025年7月4日，上证50ETF期权VIX报14.29%，环比变动 +0.30%；沪深300ETF期权（沪市）VIX报14.46%，环比变动 +0.10%；中证500ETF期权（沪市）VIX报18.74%，环比变动 +0.28%；深证100ETF期权VIX报16.55%，环比变动 +0.24%；创业板ETF期权VIX报21.60%，环比变动 +0.00%；上证50股指期权VIX报15.28%，环比变动 +0.01%；沪深300股指期权VIX报14.83%，环比变动 -0.20%；中证1000股指期权VIX报20.21%，环比变动 +0.50%[3][45]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本周地方债发行量减少、净融资减少，长期发行占比下降，发行利差环比收窄，土地储备投向占比升高；3Y和15Y地方债二级利差占优，四川地方债换手率较高 [1][4][5] 各部分总结 一级市场发行情况 - 净融资：本周地方债发行量721亿元，偿还量505亿元，净融资216亿元，发行量和净融资均减少 [1][9] - 发行期限：本周10Y地方债发行占比最高为21%，10Y及以上发行占比69%，较上周下降，20Y地方债发行占比环比降约8个百分点 [1][12] - 化债相关地方债：本周未发特殊再融资债，2025年33个地区拟发置换隐债专项债合计18246亿元，江苏、四川、山东、贵州分别有2511亿元、1148亿元、1113亿元、1059亿元；本周特殊专项债发行450亿元，2025年已披露发行和已发行规模分别为5420亿元和4873亿元，江苏、浙江、河北、湖北分别发行951亿元、530亿元、391亿元、369亿元 [2][15][20] - 发行利差：本周地方债加权平均发行利差8.6bp，较上周收窄，30Y地方债加权平均发行利差最高达12.9bp，除3Y和5Y外其余期限利差收窄，湖南和内蒙古利差超10bp，宁夏较低 [1][23] - 募集资金投向：2025年新增专项债募集资金主要投向冷链物流等，土地储备投向占比升高11.3%，冷链物流等基础设施建设占比下降7.2% [2][25][26] - 发行计划：30个地区披露2025年三季度地方债发行计划合计2.62万亿元，7月计划发行12796亿元，三季度新增债和再融资债分别计划发行16585亿元和9623亿元；下周计划发行2250亿元，偿还量1216亿元，净融资1034亿元，环比增818亿元 [3][28][29] 二级市场情况 - 二级利差：本周3Y和15Y地方债二级利差占优，分别达16.9bp和15.8bp，10Y以上利差收窄幅度大，30Y地方债二级利差历史分位数达68%，各类型区域20Y以上和3 - 5Y地方债二级利差较高 [4][5][33] - 成交情况：本周地方债成交量和换手率较上周小幅上升，成交量达5475亿元，换手率1.06%，四川、江西、福建换手率较高，四川成交量1858亿元、换手率7.0%居首 [5][37]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 未提及 根据相关目录分别进行总结 一、期权成交量 - 2025年7月3日，上证50ETF期权成交量70.79万张，沪深300ETF期权（沪市）成交量79.19万张，中证500ETF期权（沪市）成交量106.58万张，深证100ETF期权成交量8.31万张，创业板ETF期权成交量126.12万张，上证50股指期权成交量1.75万张，沪深300股指期权成交量7.20万张，中证1000期权总成交量16.66万张 [1][20] 二、期权PCR - 上证50ETF期权成交额PCR报0.70，环比变动+0.04；持仓量PCR报0.98，环比变动+0.03 [2][35] - 沪深300ETF期权（沪市）成交额PCR报0.66，环比变动 - 0.15；持仓量PCR报0.88，环比变动+0.04 [2][35] - 中证500ETF期权（沪市）成交额PCR报0.72，环比变动 - 0.09；持仓量PCR报1.05，环比变动+0.02 [2][35] - 深圳100ETF期权成交额PCR报0.53，环比变动 - 0.47；持仓量PCR报1.01，环比变动 - 0.05 [2][35] - 创业板ETF期权成交额PCR报0.54，环比变动 - 0.24；持仓量PCR报0.96，环比变动+0.13 [2][35] - 上证50股指期权成交额PCR报0.41，环比变动+0.01；持仓量PCR报0.60，环比变动+0.00 [2][35] - 沪深300股指期权成交额PCR报0.44，环比变动 - 0.18；持仓量PCR报0.69，环比变动+0.02 [2][35] - 中证1000股指期权成交额PCR报0.67，环比变动 - 0.14；持仓量PCR报0.98，环比变动+0.02 [2][35] 三、期权VIX - 上证50ETF期权VIX报13.99%，环比变动+0.03% [3][54] - 沪深300ETF期权（沪市）VIX报14.36%，环比变动+0.74% [3][54] - 中证500ETF期权（沪市）VIX报18.46%，环比变动+0.13% [3][54] - 深证100ETF期权VIX报16.30%，环比变动+0.13% [3][54] - 创业板ETF期权VIX报21.31%，环比变动 - 0.24% [3][54] - 上证50股指期权VIX报15.27%，环比变动+0.08% [3][54] - 沪深300股指期权VIX报15.03%，环比变动+0.25% [3][54] - 中证1000股指期权VIX报19.71%，环比变动+0.00% [3][54]

期货市场交易数据 - 6月全国期货市场成交量为739579418手，同比增长28 91% [1] - 6月全国期货市场成交额为527934 14亿元，同比增长17 25% [1] - 1-6月全国期货市场累计成交量为4076413725手，同比增长17 82% [1] - 1-6月全国期货市场累计成交额为3397278 36亿元，同比增长20 68% [1]

股指期权日报 | 2025-07-03 股指期权日报 股指期权市场概况 期权成交量 2025-07-02，上证50ETF期权成交量为67.82万张；沪深300ETF期权（沪市）成交量为68.97万张； 中证500ETF期权（沪市）成交量为85.64万张；深证100ETF期权成交量为4.64万张； 创业板ETF期权成交量为80.78万张；上证50股指期权成交量为1.83万张； 沪深300股指期权成交量为5.45万张；中证1000期权总成交量为16.17万张。 期权PCR 上证50ETF期权成交额PCR报0.66，环比变动为-0.10；持仓量PCR报0.95，环比变动为+0.02； 沪深300ETF期权（沪市）成交额PCR报0.81，环比变动为-0.01；持仓量PCR报0.84，环比变动为+0.00； 中证500ETF期权（沪市）成交额PCR报0.80，环比变动为+0.01；持仓量PCR报1.03，环比变动为-0.03 ； 深圳100ETF期权成交额PCR报1.00 ，环比变动为+0.16；持仓量PCR报1.07；环比变动为+0.05； 创业板ETF期权成交额PCR报0.78，环比变动为+0.15 ；持仓量PCR ...

成交量红肥绿瘦量化模型 - 核心观点为通过量化定义红量柱和绿量柱的形态关系，构建选股条件以缩小范围[1] - 红量柱定义为当日收盘价高于前一日且最低价高于前一日最低价[1] - 绿量柱定义为当日收盘价低于前一日且最高价低于前一日最高价[1] - 量化逻辑为当前绿量柱需比最近周期内最大红量柱体积更小（绿瘦），且连续满足该条件时图谱延续[1] 模型实现细节 - 源码使用BARSLAST函数定位最近红量柱位置，参数周期设为8日[1] - 输出变量RLGS为0时表示红肥绿瘦图谱持续，大于0则规律打破[1] - 模型可直接嵌入选股器代码作为筛选条件[1] 方法论应用建议 - 强调理解原理比机械套用参数更重要，需根据市场变化灵活调整[2] - 反对过度拟合形态的粗糙公式，提倡自主改进创新[2] - 建议投资者掌握基础编程能力以读懂和修改源码[2] 技术工具关联 - 提及通达信编程作为实现平台，需参考《如何快速学会通达信编程》[2] - 历史分享的选股指标可叠加使用以增强策略效果[2]