股指期货市场表现 - 上周四大期指主力合约全面收涨，中证500期指涨幅最大为3.46%，上证50期指涨幅最小为2.63%[3][12] - IF贴水收窄，IC、IM升水转贴水，IH贴水转升水[3][12] - 全部合约平均成交量均下降，IF下降幅度最大为-23.95%，IM下降幅度最小为-14.33%[3][12] - 四大期指合计持仓量升降不一，IF、IH分别下降，IH下降幅度更大为-9.49%，IC、IM分别上升，IM上升幅度更大为5.63%[3][12] - 截至上周五收盘，IF、IC、IM和IH当季合约的年化基差率分别为-2.93%、-9.59%、-12.00%和-0.18%，较上上周IF、IC和IH贴水收窄，IM贴水加深[3][12] 跨期价差与套利空间 - 截至上周五收盘，IF、IC、IM和IH当月合约与下月合约的跨期价差率分别处在2019年以来的62.10%、49.10%、63.90%和40.40%分位数[4][13] - IF、IC、IM和IH当月合约与下月、当季、下季的价差率均处于历史分布常态位置[4][13] - 以年化收益5%计算，剩余40个交易日IF正反套下月合约基差率需要分别达到1.23%和-2.39%，剩余20个交易日需要分别达到0.72%和-1.30%[4][13] - 按照收盘价格看，目前IF主力合约不存在正反套机会[4][13] 分红预测与市场预期 - 分红对四大期指主力合约影响微小，沪深300指数、中证500指数、上证50指数和中证1000指数未来一年对指数点位的影响分别为78.04、84.14、69.75和64.41[4][13] - 基差变化与投资者交易情绪的相关度较高，上周大小盘期指基差走势出现分化，或反映出投资者交易分歧[5][14] - 上证50指数估值水平位于历史高分位数区间，从期指期限结构来看，使用远月合约性价比更高，但需关注流动性风险[5][14] 卖方策略观点汇总 - 10家券商认为A股市场有望延续上涨或慢牛行情，8家券商认为政策预期和部署对市场形成支撑，6家券商认为海外流动性宽松预期或国内流动性维持宽松利好市场[6][40] - 行业方面市场整体看好科技成长、有色金属、电力设备及消费修复等领域的结构性机会[6][40] - 科技产业趋势方面10家券商普遍认为AI、半导体、机器人、新能源等科技成长领域具备中长期投资价值，受益于政策支持和产业升级[43] - 有色金属景气度方面8家券商看好铜、铝、稀土等资源品，因全球流动性宽松、供需紧平衡及战略资源地位提升[43] - 电力设备需求方面7家券商认为风电、储能、光伏设备等受益于全球能源转型与国内反内卷政策，景气度持续验证[43] - 消费修复预期方面6家券商关注食品饮料、航空等内需板块，因居民储蓄释放和政策刺激消费潜力[43]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 **1. 股指期现套利模型** - **模型构建思路**：当股指期货的市场价格偏离其理论价格时，通过在期货和现货市场上低买高卖并持有至基差收敛而获得收益[45] - **模型具体构建过程**：模型分为正向套利和反向套利两种策略[45] - 正向套利（现货低估、期货高估）：卖出期货合约，买入现货[45] - 反向套利（现货高估、期货低估）：买入期货合约，卖出现货[45] - 套利收益率计算公式： - 正向套利：$$P={\frac{(F_{\mathrm{t}}-S_{\mathrm{t}})-(S_{\mathrm{t}}+F_{\mathrm{t}}M_{\mathrm{t}})(1+r_{\mathrm{t}})^{\frac{T-t}{360}}-S_{\mathrm{t}}C s-F_{\mathrm{t}}C f)}{S_{\mathrm{t}}+F_{\mathrm{t}}M_{\mathrm{t}}}}$$[46] - 反向套利：$$P={\frac{(S_{t}-F_{t})-(S_{t}M l+F_{t}M_{f})(1+r_{f})^{\frac{T-t}{360}}-S_{t}C s-F_{t}C f-S_{t}r^{\frac{T-t}{360}})}{S_{t}M l+F_{t}M_{f}}}$$[46] - 参数说明：$S_t$、$F_t$为t时刻现货与期货价格，$S_T$、$F_T$为T时刻价格，$M_f$、$M_l$为期货与融券保证金比率，$C_s$、$C_f$为现货与期货交易费用比率，$r_f$为无风险利率，$r_l$为融券年利率[46] - 参数取值：股指期货单边交易费用取万分之零点二三，现货单边交易费用取千分之一，期货和融券保证金分别为20%和50%，融券利率为年化10.6%[46] **2. 股利预估模型** - **模型构建思路**：通过历史分红规律预测分红点位，修正基差率以跟踪市场真实的基差率水平[47] - **模型具体构建过程**： - 分红预测方法：对于已实施/已公布分红预案的按实际计算，未公布的采用EPS×预测派息率[47] - EPS取值规则： - 预测时间t小于10月：使用上年度数据，EPS取年报披露EPS，未披露时取上年度12月31日的EPS_TTM[47] - 预测时间t大于10月：对明年分红预测，EPS取t时间的EPS_TTM[47] - 预测派息率确定方法： - 稳定派息公司：取过去三年派息率均值[52] - 不稳定派息但盈利公司：取上一年度派息率[52] - 未盈利、上市不足一年等：预测派息率为0[52] - 分红点位计算公式：分红点位 = ∑(每股分红 × 指数收盘价 × 成分股权重 / 成分股收盘价) = ∑(EPS × 预测派息率 × 指数收盘价 × 成分股权重 / 成分股收盘价)[50] 量化因子与构建方式 **1. 基差率因子** - **因子构建思路**：衡量期货价格与现货价格之间的差异程度[13] - **因子具体构建过程**：$$基差率 = \frac{指数对应主力合约 - 指数}{指数}$$[13] - **因子评价**：基差变化与分红影响、投资者交易情绪的相关度较高[12] **2. 年化基差率因子** - **因子构建思路**：将基差率年化处理，便于跨期比较[15] - **因子具体构建过程**：$$年化基差率 = \frac{指数对应当季合约 - 指数}{指数} \div 剩余交易日天数 \times 252$$[15] **3. 跨期价差率因子** - **因子构建思路**：衡量不同期限期货合约之间的价格差异[13] - **因子具体构建过程**：$$跨期价差率 = \frac{当月合约价格 - 下月合约价格}{当月合约价格}$$[13] 模型的回测效果 *注：研报中未提供具体的模型回测效果指标取值* 因子的回测效果 **1. 基差率因子** - 沪深300期指主力合约基差率：-0.664%[13] - 中证500期指主力合约基差率：0.223%[13] - 中证1000期指主力合约基差率：0.243%[13] - 上证50期指主力合约基差率：-1.879%[13] **2. 年化基差率因子** - 沪深300期指当季合约年化基差率：-4.66%[11] - 中证500期指当季合约年化基差率：-12.51%[11] - 中证1000期指当季合约年化基差率：-14.77%[11] - 上证50期指当季合约年化基差率：-0.06%[11] **3. 跨期价差率因子** - 沪深300期指跨期价差分位数：78.30%[11] - 中证500期指跨期价差分位数：73.30%[11] - 中证1000期指跨期价差分位数：84.20%[11] - 上证50期指跨期价差分位数：63.90%[11]