VIX 低位调整，SKEW 急涨预警极端风险 [Table_ReportTime] 2025 年 5 月 24 日 请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 1 [Table_FirstAuthor] 于明明 金融工程与金融产品首席分析师 执业编号：S1500521070001 联系电话：+86 18616021459 邮 箱：yumingming@cindasc.com 证券研究报告 金工研究 [T金工ableReportType] 点评报告 于明明 金融工程与金融产品 首席分析师 执业编号：S1500521070001 联系电话：+86 18616021459 邮 箱：yumingming@cindasc.com 崔诗笛 金融工程与金融产品 金融工程分析师 执业编号：S1500523080001 联系电话：+86 18516560686 邮 箱：cuishidi@cindasc.com 孙石 金融工程与金融产品 金融工程分析师 执业编号：S1500523080010 联系电话：+86 18817366228 邮 箱：sunshi@cindasc.com [Table_ ...

利率环境变化 - 央行降息导致一年期存款利率跌破1% [2] - LPR进入"3"时代 银行理财收益跌破3% [2] - 余额宝七日年化收益率跌破2% [3] 传统理财工具演变 - 国债逆回购成为短期理财工具 年化收益2-4% [3] - 大额存单三年期利率2.6% 受到市场追捧 [3] - 货币基金收益持续下滑 投资者转向T+0理财 [3] 新型投资工具兴起 - 红利指数基金提供稳定分红收益 部分投资者配置比例达40% [4] - REITs投资兴起 基础设施类资产提供稳定租金分红 [4] - 短债基金久期1-3年 成为市场波动缓冲工具 [4] 另类投资策略 - 量化对冲基金采用市场中性策略 部分投资者配置20%资金 [4] - 黄金ETF成为避险工具 在美联储政策变动时波动显著 [4] - 投资者开始关注美联储政策动向 进行黄金空头布局 [4] 投资行为转变 - 定投策略收益优于频繁交易 部分投资者采用自动扣款方式 [5] - 智能系统监测交易行为 账户波动超5%触发风险提示 [5] - 理财教育工具兴起 包括虚拟货币模拟交易APP [6] 资产配置实践 - 金字塔模型配置：30%保本资产 50%稳健投资 20%风险资产 [6] - 组合投资在美联储加息时整体回撤控制在3%以内 [7] - 多元化配置账户在低利率环境下实现4.2%增值 [7] 行业趋势 - 传统保本理财已无法跑赢通胀 投资者被迫寻求新工具 [2] - 理财知识普及度提升 社区讲座和银行服务推动投资者教育 [3][5] - 行为金融学应用增加 帮助投资者克服人性弱点 [5][6]

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标的指数的分红点位[9][11][16][18] - **模型具体构建过程**： 1. 收集标的指数（如中证500、沪深300等）成分股的历史分红数据 2. 根据合约存续期（次月、当季、下季）划分预测区间 3. 对每个区间内的预期分红点位进行加权汇总，公式为： $$ \text{分红点位} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot d_i $$ 其中 \( w_i \) 为成分股权重，\( d_i \) 为预期分红金额[9][11][16][18] - **模型评价**：能够有效修正基差计算中的分红影响，提升对冲策略的准确性 2. **模型名称：期现对冲策略优化模型** - **模型构建思路**：通过动态调整期货合约选择规则（如连续持有或最低贴水），优化对冲组合的收益风险比[49][52][57][61] - **模型具体构建过程**： 1. **连续对冲策略**：持有季月/当月合约至到期前2日，滚动调仓[49] 2. **最低贴水策略**：每日计算所有可交易合约的年化基差，选择贴水幅度最小的合约，持有8个交易日或至到期前2日[49] 3. 现货端与期货端资金分配比例为70%:30%，净值动态再平衡[49] 3. **模型名称：信达波动率指数（Cinda-VIX）** - **模型构建思路**：基于期权市场价格反推标的资产未来波动率预期，反映市场情绪[65][69][71][73] - **模型具体构建过程**： 1. 选取不同期限（30/60/90/120日）的平值及虚值期权合约 2. 通过期权定价模型计算隐含波动率（IV），加权合成VIX值 3. 期限结构展示不同时间维度的波动率预期[65][69][71][73] 4. **模型名称：信达偏斜指数（Cinda-SKEW）** - **模型构建思路**：捕捉期权隐含波动率的偏斜特征，衡量市场对极端尾部风险的预期[74][75][77] - **模型具体构建过程**： 1. 计算不同行权价期权的IV偏斜度 2. 标准化处理得到SKEW值，阈值100为分界线（>100表示担忧下跌风险）[75][77] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：分红调整年化基差因子** - **因子构建思路**：剔除分红影响后，衡量期货合约价格与标的指数的偏离程度[20][27][32][38][40] - **因子具体构建过程**： 1. 计算实际基差：$$ \text{基差} = \text{期货价格} - \text{指数价格} $$ 2. 叠加预期分红调整：$$ \text{调整后基差} = \text{基差} + \text{存续期内未实现分红} $$ 3. 年化处理：$$ \text{年化基差} = \frac{\text{调整后基差}}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}} $$[20] 2. **因子名称：波动率期限结构因子** - **因子构建思路**：通过不同期限VIX的比值（如近端/远端）反映市场波动预期变化[65][69][71][73] - **因子具体构建过程**： 1. 计算30日与120日VIX的比值：$$ \text{期限结构斜率} = \frac{\text{VIX}_{30}}{\text{VIX}_{120}} $$ 2. 比值>1表示近端波动预期更高（"近端陡峭化"）[4][65] --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（2022/7/22-2025/5/16）** - 年化收益：最低贴水策略-0.66%，季月连续-1.66%，当月连续-2.45% - 波动率：最低贴水策略4.76%，季月连续4.85% - 最大回撤：最低贴水策略-7.97%，季月连续-8.34%[51] 2. **IF对冲策略（同区间）** - 年化收益：最低贴水策略1.59%，季月连续1.01% - 波动率：最低贴水策略3.21%，季月连续3.42% - 最大回撤：最低贴水策略-4.06%，季月连续-4.03%[56] 3. **Cinda-VIX指数（2025/5/16取值）** - 上证50VIX_30：19.24 - 中证1000VIX_30：26.89[65][73] --- 因子的回测效果 1. **分红调整年化基差因子（2025/5/16）** - IC当季合约：-10.17%（前值-9.05%） - IH当季合约：0.42%（前值1.25%）[20][27][32][38] 2. **SKEW因子（2025/5/16）** - 中证1000SKEW：107.96（反映尾部风险担忧） - 上证50SKEW：100.71（接近中性）[75][77]

纪要涉及的行业或公司 未提及具体公司，涉及的行业有大众消费品、服务业、消费银行、农产品、化工品、信创、汽车零部件、消费电子、数字经济、人工智能、大宗商品等 纪要提到的核心观点和论据 - **美国关税措施目的**：美国发动关税措施不仅出于经济考量，还涉及政治博弈和社会因素，短期目标是解决贸易差额和扩大税源，长期目标是部分脱钩并维护全球中心地位，所以关税不可能完全取消[1][5] - **美国加征关税预期效果**：假设美国2025年进口额为3万亿美元，加征10%的关税预计带来至少2000亿美元额外收入，且不包括未来上调某些贸易伙伴税率情况，美国一定程度达到预期成果[1][6] - **中美贸易谈判情况**：中美贸易谈判处于第二阶段，第一阶段中国迅速全面反制，加征关税幅度10% - 30%，节奏和时间超市场预期；第二阶段预计继续加征10%关税，芬太尼关税可能维持20%，暂缓90天窗口期助双方调整库存和生产节奏[1][7][8] - **贸易战对宏观经济影响**：加征关税对消费国初期总产出下降、物价抬升、实际工资下降，后期利率上升助推通胀；对生产国初期总产出下降、物价下降、就业需求减少、实际工资上升，政策对冲后利率市场下行，理论推演在现实市场得到验证[2] - **贸易战对不同板块影响**：防守角度，与贸易相关性低的大众消费品、服务业和消费银行板块相对稳健，非美出口板块部分产品有风险；进攻角度，进口替代板块如农产品、部分化工品、国产替代信创等有潜力，汽车零部件和消费电子获部分豁免，国内政策支持的数字经济、人工智能等属进攻板块，风险板块适合逢低中长期布局[3][9] - **大类资产价格走势**：大宗商品价格整体下行，国内政策对冲力度减弱或致价格波动；利率年内有下行压力但幅度有限；汇率双向波动，突破7.2后可能继续贬值或升值[3][10] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **美国应对贸易战约束**：美国短期内难以调整全球供应链，1 - 2年推动全球产业链重构困难，经历2018年和2020年重大宏观事件后仍缓慢，短期价格上涨难通过供给调整，或通过与其他贸易伙伴协议或国内补贴对冲，但解决难度大[1][3][4] - **中国关税政策策略**：中国采取暂停或取消部分关税策略，根据谈判结果决定是否继续实施，如芬太尼关税以及232和301调查导致的综合关税[1][5] - **投资配置建议**：二季度建议配置内需板块，稳健为主，有高弹性仓位可增加进攻性配置；全年重点关注防御性配置，保持小仓位进攻性板块应对市场波动[11]

此外，近期景顺长城量化对冲策略三个月定期开放灵活配置混合基金也发布了规模控制公告。该基金将 在2025年5月9日至15日开放期内设置30亿元的总规模上限，并采用"比例确认"方式控制规模。 有业内人士分析认为，这种规模控制机制有助于保持基金运作的稳定性，同时为持有人提供更好的投资 体验。 【环球网财经综合报道】5月13日，华夏基金发布两份公告，宣布旗下华夏安泰对冲策略3个月定期开放 灵活配置混合基金将于2025年5月16日至5月22日（含当日）开放申购、赎回及转换业务。同时，为维护 基金份额持有人利益，保障基金平稳运作，该基金在开放期内将设置23亿元的总规模上限，并采用"按 比例确认"原则实施规模控制。 公开信息显示，华夏安泰对冲策略3个月定开基金成立于2020年6月，成立至今累计净值增长率达 23.28%，年化收益率为4.33%，在同类产品中位居首位。自2023年二季度起，该基金规模持续增长， 2024年中一度达到23.04亿元，并从2023年8月的开放期开始实施规模控制，多次调整单个投资者单日大 额申购限制，规模上限也经历过多次上调。 Wind数据显示，截至5月12日，全市场42只对冲策略基金（不同份额分开 ...

对冲策略基金规模控制 - 华夏安泰对冲策略3个月定开混合在2025年5月16日至5月22日开放期内设置规模上限23亿元 采用"按比例确认"原则控制规模 [2] - 景顺长城量化对冲策略三个月定开混合在2025年5月9日至5月15日开放期内设置规模上限30亿元 同样采用"比例确认"原则 [5] - 两只基金当前规模距离上限仍有空间 未发布大额申购限制公告 [6] 华夏安泰对冲策略业绩表现 - 自2020年6月成立以来累计净值增长率23.28% 年化4.33% 位居同类产品之首 [5] - 2021-2024年四个完整年度收益均为正值 其中2022年、2023年年度收益均居同类榜首 [5] - 2023年二季度以来规模快速增长 2024年中达23.04亿元 自2023年8月开放期开始实施规模控制 [5] 对冲策略基金行业表现 - 截至5月12日全市场42只对冲策略基金平均年内回报0.85% 近八成(33只)取得正收益 [7] - 工银绝对收益以3.14%回报领跑 富国量化对冲策略、中邮绝对收益策略年内回报约3% [7] - 2023年下半年以来行业规模持续缩水 2024年一季度末整体规模55亿元 较去年底减少20% 较去年年中缩水超35% [8][9] 行业规模变动原因 - 2024年一季度大部分对冲策略基金遭遇净赎回 仅汇添富绝对收益策略规模达29.09亿元 其余均不足10亿元 [9] - 市场回暖后投资者偏好转向 对冲策略基金虽业绩稳健但非市场上涨期首选 [9] - A股市场分化显著 小市值高成长因子表现优于高盈利低估值因子 量化策略整体表现一般 [9]

今日 A 股市场呈现小幅震荡上行态势，修复了昨日高开低走的走势。然而，两市成交额较前一交易日减少 1833 亿元，降至 1.32 万亿元，反映出市场交投情 绪仍显谨慎。 在成交量萎缩的背景下，市场消息频出，其中最受关注的当属川普释放的动态。 当下市场消息繁杂纷扰，我已将关键信息梳理完毕。在这样复杂的市场形势下，普通投资者该如何应对？接下来将详细阐述。请各位着重留意文章结尾部 分，这里提炼了全文核心，建议认真研读。 一，消息满天飞 川普于其个人社交平台发布消息称，北京时间今晚 10 点，将公布一项与某大国的 "重大贸易协议" 。 该消息发布后，黄金价格应声下挫，日内跌幅近 2%。 此外，今日凌晨美联储举行货币政策会议，美联储主席鲍师傅指出，当前并无必要仓促调整利率，现行政策处于适度限制性区间，强调特朗普的降息主张不 会干扰美联储决策。 高盛持续看好中国股市表现，维持 "增持" 评级。其最新报告将未来 12 个月 MSCI 中国指数和沪深 300 指数目标点位分别上调至 78 点和 4400 点，预示潜在 涨幅分别达 7% 和 15%。 同时，巴铁与邻国的相关动态，再度点燃军工板块热度，军工股连续两日强势上涨，多 ...

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** - **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的分红点位[10] - **具体构建过程**： 1. 收集标的指数（中证500、沪深300等）成分股的历史分红数据 2. 根据上市公司公告和股息率预测未来一年分红点位 3. 按合约存续期划分分红实现时间区间 4. 计算公式： $$预期分红调整后的基差 = 实际基差 + 存续期内未实现的预期分红$$ $$年化基差 = \frac{(实际基差 + 预期分红点位)}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$$[20] - **模型评价**：有效修正基差计算中的分红干扰，提升对冲策略精度 2. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲/最低贴水）** - **构建思路**：通过动态调整期货合约对冲现货风险，利用基差收敛特性优化收益[45][47] - **具体构建过程**： - **连续对冲**：持有季月/当月合约至到期前2日滚动换仓 - **最低贴水策略**：每日计算各合约年化基差，选择贴水幅度最小的合约持有8天 - 参数设置： - 现货端70%资金配置全收益指数 - 期货端30%资金等额对冲 - 排除剩余到期日不足8日的合约[47] 3. **模型名称：Cinda-VIX/SKEW指数** - **构建思路**：通过期权隐含波动率捕捉市场波动预期和尾部风险溢价[63][71] - **具体构建过程**： 1. 计算不同行权价期权的隐含波动率（IV） 2. VIX反映30/60/90/120日波动率预期 3. SKEW衡量波动率偏斜： $$SKEW > 100$$ 表示市场担忧极端下跌风险[72] 模型的回测效果 | 模型类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 年换手次数 | |--------------------|------------|--------|----------|----------|------------| | IC当月连续对冲 | -2.34% | 3.97% | -7.51% | 0.9371 | 12 | | IC季月连续对冲 | -1.82% | 4.88% | -8.34% | 0.9509 | 4 | | IC最低贴水策略 | -0.91% | 4.78% | -7.97% | 0.9753 | 17.87 | | IF最低贴水策略 | 1.57% | 3.23% | -4.06% | 1.0436 | 15.32 | | IH最低贴水策略 | 1.84% | 3.22% | -3.91% | 1.0514 | 16.78 | | IM最低贴水策略 | -3.54% | 5.34% | -11.11% | 0.9058 | 16.41 |[49][54][58][60] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：年化基差因子** - **构建思路**：反映期货合约相对现货的溢价/折价水平，剔除分红影响[20] - **具体构建过程**： 1. 计算原始基差：合约收盘价 - 指数收盘价 2. 叠加存续期内预期分红点位 3. 年化处理： $$年化基差 = \frac{调整后基差}{指数价格} \times \frac{360}{剩余天数}$$ 2. **因子名称：VIX期限结构因子** - **构建思路**：不同期限波动率差异反映市场预期变化[63] - **具体构建过程**： 1. 分别计算30/60/90/120日VIX 2. 监控期限曲线斜率变化（如中证500VIX_30=29.03）[63][68] 3. **因子名称：SKEW尾部风险因子** - **构建思路**：量化市场对极端事件的担忧程度[71] - **具体构建过程**： 1. 计算虚值看跌/看涨期权IV偏斜 2. 标准化为指数形式（沪深300SKEW=104.47）[72] 因子的回测效果 | 因子类型 | 当前值（2025/4/25） | 历史分位 | |----------------|---------------------|------------| | 中证500年化基差 | -7.58% | 低于中位数 | | 沪深300VIX_30 | 19.66 | 50%分位 | | 中证500SKEW | 102.76 | 90%分位 |[21][27][63][72] 注：所有数据引用自原文标注的文档ID，未包含风险提示等非核心内容。

二战期间英国股市表现的核心脉络 - 1940年5月德国闪电战导致英国富时指数较战前高点下跌52%，丘吉尔上台短暂提振信心但恐慌仍主导 [10] - 敦刻尔克大撤退期间股市市净率跌至0.2-0.4倍，隐含78%英国被占领预期 [10] - 1940年7月伦敦大轰炸期间股市触底横盘，富时指数波动率降至±5%，机构现金持仓从38%降至22% [10] - 1942年阿拉曼战役胜利后富时指数6个月上涨118%，市净率回升至1.1倍，工业股领涨 [10] 极端低估的安全垫作用 - 市净率0.3倍时股价低于企业破产清算价值，如英国铁路公司股价仅相当于铁轨废钢价值的60% [11][12] - 恐慌导致定价错误：殖民地资产被低估64%，战后实际损失仅28% [14] 情绪与现实的偏差 - 1940年投资者预期英国GDP将永久损失87%，实际1940-1945年GDP年均增长1.2% [13] - 丘吉尔演讲后3日股市平均上涨3.7%，《租借法案》宣布当日股市单日暴涨11.2% [15][16] 对现代投资的启示 - 底部信号识别：市净率低于0.5倍时安全边际高，如2008年金融危机和2020年疫情底 [18] - 危机反脆弱策略：战时英国土地价格上涨40%，黄金黑市价涨300%，军工股上涨200% [19][20] - 政策杠杆效应：关注央行干预和国际援助，如2020年美联储无限QE类比战时政策 [21][22] 港股投资机会分析 - 2022年10月港股出现0.15-0.5倍市净率蓝筹股，类似1940年英国股市的敦刻尔克时刻 [3][4] - 中国神华、中煤能源、中国海油等低负债高股息硬资产企业已走出长牛 [5] - 优质高股息资产特征：高分红、高利润率、高现金流、低资产负债率、低估值、永续经营 [6] - 煤炭石油企业股权可作为宏观对冲策略，应对能源危机、债务危机等全球变局 [6]

美国ETF创新产品 - 贝莱德发行权重上限3%的标普500调整产品 管理费0 09% 通过限制权重上限降低回撤风险[2] - Unlimited发行全球宏观对冲策略ETF 管理费1% 提供同类产品两倍波动率以获得更高收益[1] - F/m发行高收益债ETF 跟踪100只最大流动性最好的高收益债 采用精选指数全复制方法[1] - Avantis发行主动管理投资级债券ETF 通过主动选债增强收益[1] - Simplify拓宽两只期权产品 Barrier Income ETF卖出障碍期权提供额外收益 Target 15 Distribution ETF目标年化15%分红[1] - Global X发行2只标普500策略产品 EGLE跟踪标普500美国收入领导者指数 FLAG通过现金流收益率ROIC等指标选股[2] - Harbor发行科技产品 自下而上选取成长潜力公司 YieldMax发行地产板块期权产品 目标12%年化分红收益[2] 美国ETF资金流向 - 上周美国ETF合计流入40亿美元 股票产品流出 黄金ETF流入明显[3] - 标普500ETF资金波动大 先锋VOO流入25 63亿美元 SPY流出87 45亿美元 IVV流出54 05亿美元[7] - 道富黄金ETF流入20 62亿美元 iShares短期国债ETF流入22 5亿美元 SPDR短期国债基金流入21 7亿美元[7] - 罗素2000ETF流出10 64亿美元 公司债ETF流出较多 黄金短债产品流入明显[9] - 近2周SPDR标普500ETF净流入101 55亿美元 iShares标普500ETF净流出129 57亿美元 Vanguard标普500ETF净流入112 32亿美元[8] 美国ETF表现 - 日元欧元瑞士法郎相关外汇产品大幅上涨 景顺日元ETF上涨10 54% 欧元ETF上涨10 3% 瑞士法郎ETF上涨10 74%[10] - ProShares 2倍日元产品涨幅达18 57% Invesco美元指数看跌ETF上涨10 05%[10] - Invesco美元指数看涨ETF下跌7 21% WisdomTree美元看涨ETF下跌5 28%[10] 美国普通公募基金资金流向 - 2025年2月美国非货币公募基金总量22 04万亿美元 较1月下降0 18万亿[11] - 2月标普500下跌1 42% 美国国内股票型产品规模下滑2 47%[12] - 4月2日~9日单周美国国内股票基金流出44亿美元 债券产品流出扩大至300亿美元以上[12]