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]

跨境ETF市场活跃度与风险提示 - 多只跨境ETF及LOF基金溢价率大幅攀升 基金公司连日发布风险提示公告 [1] - 国泰基金标普500ETF和景顺长城基金标普消费ETF在"五一"假期后连发6份溢价风险提示及停牌公告 4月份合计发布21份风险提示 [1] - 截至5月13日 年内基金公司发布的溢价风险提示公告总数超过1660份 [2] 债券型ETF规模增长 - 债券型ETF规模三个月内从2000亿元突破至2536.53亿元 年内激增近800亿元 规模增幅达45.8% [3] - 新发债券ETF成为规模增长主力 年内新成立8只债券ETF合计募资217.1亿元 最新管理规模达419亿元 较发行规模激增93% [3] 对冲策略基金规模控制 - 华夏安泰对冲策略基金在5月16日至22日开放期设置23亿元规模上限 采用按比例确认原则控制规模 [4] - 景顺长城量化对冲策略基金在5月9日至15日开放期设置30亿元规模上限 同样采用比例确认原则 [4] 北交所主题基金表现 - 北交所主题基金年内回报率全部为正 最高两只基金回报率均超60% [5] - 鹏华碳中和主题基金以超69%回报率领先 中信建投北交所精选两年定开和华夏北交所创新中小企业精选两年定开分别超68%和63% [5] FOF基金发行情况 - 年内新成立20只FOF基金 合计发行规模230.31亿元 远超2024年全年的113亿元 [6] - 多只FOF基金成为爆款 前海开源康悦稳健养老和招商稳健策略优选发行规模均超20亿元 南方稳见3个月持有规模超36亿元 富国盈和臻选发行规模达60.01亿元 [6][7] 人才流动与市场动态 - 资深固收投资经理马龙正式加盟天弘基金 拥有16年债券投研经历和11年公募基金管理经验 最大管理规模曾近900亿元 [8] - 5月14日市场在金融股带动下走高 新经济ETF涨停 证券保险相关ETF集体走强 光伏相关ETF最高下跌1.35% [9][10][11]

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。

全球经济波动驱动因素 - 2025年全球经济波动主要受地缘政治紧张、货币政策转向及供应链中断三大因素驱动，这些因素既带来挑战也创造机遇 [1][2] - 美国2月CPI同比上涨3.1%，PPI同比上涨3.4%，均低于预期但高于美联储2%目标，导致市场不确定性加剧 [3] - 部分央行开启宽松周期：澳洲联储降息25基点至4.1%，欧洲央行第六次降息25基点，加拿大央行2024年累计降息175基点 [9][11] 企业应对策略 - 需采用外汇对冲策略（现金流对冲/公允价值对冲）管理货币波动风险，维持利润率 [5][12] - 优化资金管理架构包括：审视现金池政策、加强跨境流动性管理、建立内部银行结构 [15] - 供应链管理需同步监测汇率波动对进出口成本的影响，并评估税收/关税规则变化 [13] 行业影响与数据工具 - 货币贬值可能提升出口竞争力但增加进口成本，对跨国企业利润形成双向挤压 [12] - LSEG企业司库解决方案提供190国市场数据，覆盖外汇/利率风险监控及交易对手评估 [21][25] - 建议企业加强现金流预测模型，纳入汇率/利率变量并进行极端情景压力测试 [15] 未来趋势关注点 - 央行政策分化将持续影响资本流动，企业需动态调整对冲策略适应利率波动 [14][16] - 亚太地区供应链挑战源于地缘政治+技术变革+监管收紧的多重约束 [13] - 贸易融资方案创新（如供应链金融）在现金周转周期缩短背景下更具成本效益 [15]