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**：基于历史数据和成分股分红信息，预测股指期货合约存续期内标的指数的分红点位[9] - **模型具体构建过程**： 1. 对中证500、沪深300、上证50、中证1000指数未来一年分红点位进行预测 2. 计算合约存续期内分红点位占比 3. 公式： $$年化基差 = \frac{实际基差 + 预期分红点位}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$$ 4. 示例：中证500指数在IC2508合约存续期内分红点位预估为2.12，年化基差计算中需叠加该调整项[9][21] 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持仓，优化基差收敛收益[44][46] - **模型具体构建过程**： - **连续对冲策略**： 1. 持有季月/当月合约至到期前2日平仓 2. 滚动卖空下一季月/当月合约 3. 现货端持有全收益指数，期货端占用30%资金[44] - **最低贴水策略**： 1. 每日计算所有可交易合约的年化基差 2. 选择贴水幅度最小的合约开仓 3. 持有8个交易日或到期前2日调仓[46] 3. **模型名称：信达波动率指数（Cinda-VIX/SKEW）** - **模型构建思路**：通过期权隐含波动率捕捉市场对波动和尾部风险的预期[61][67] - **模型具体构建过程**： - **Cinda-VIX**： 1. 基于不同期限期权价格计算隐含波动率 2. 反映未来30/60/90/120日的波动预期[61] - **Cinda-SKEW**： 1. 分析虚值看涨/看跌期权IV偏斜 2. 数值>100表明市场担忧尾部风险[67] --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（2022/7/22-2025/8/8）** - 季月连续对冲：年化收益-1.87%，波动率4.72%，最大回撤-8.34%[48] - 最低贴水策略：年化收益-1.12%，年换手17.15次[48] 2. **IF对冲策略** - 最低贴水策略：年化收益1.36%，2025年以来收益0.80%[51] 3. **IH对冲策略** - 季月连续对冲：年化收益2.04%，净值1.0630[54] 4. **IM对冲策略** - 当月连续对冲：年化收益-6.07%，最大回撤-14.01%[59] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：分红调整年化基差** - **因子构建思路**：剔除分红影响后的期货合约基差[21] - **因子具体构建过程**： 1. 计算实际基差：合约收盘价 - 指数收盘价 2. 叠加存续期内未实现预期分红 3. 年化处理： $$年化基差 = \frac{实际基差 + 预期分红点位}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$$[21] 2. **因子名称：VIX期限结构** - **因子构建思路**：反映不同期限波动率预期的斜率[61] - **因子具体构建过程**： 1. 分别计算30/60/90/120日VIX 2. 对比短期与长期VIX差值[61] 3. **因子名称：SKEW极端值** - **因子构建思路**：识别市场对黑天鹅事件的定价[67] - **因子具体构建过程**： 1. 当SKEW>100且处于历史99.7%分位时触发预警 2. 示例：中证1000SKEW达114.07点[68] --- 因子的回测效果 1. **分红调整年化基差（2025/8/8）** - IC当季合约：-10.79%（低于2022年以来中位数）[22] - IH当季合约：-0.12%（从升水转为贴水）[33] 2. **Cinda-VIX（30日）** - 中证500VIX：23.46（处于历史50%分位以下）[61] 3. **Cinda-SKEW** - 沪深300SKEW：109.58（历史99.7%分位）[68]

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：股指期货分红点位预测模型** - **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标的指数的分红点位[9][12][17][19] - **模型具体构建过程**： 1. 对中证500、沪深300、上证50、中证1000指数未来一年分红点位进行预测 2. 计算各合约存续期内分红点位占比 3. 公式： $$年化基差 = (实际基差 + 预期分红点位)/指数价格 \times 360/合约剩余天数$$ 4. 示例：中证500指数在IC2512合约存续期内分红点位预估为4.82，占比0.08%[9] 2. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲/最低贴水）** - **模型构建思路**：利用股指期货基差收敛特性优化对冲效果[46][47][48] - **模型具体构建过程**： - **连续对冲策略**： 1. 现货端持有全收益指数，期货端做空等额名义本金合约 2. 调仓规则：持有季月/当月合约至到期前2日切换 - **最低贴水策略**： 1. 每日计算所有可交易合约年化基差 2. 选择贴水幅度最小的合约开仓，持有8个交易日或到期前2日切换[48] 3. **模型名称：Cinda-VIX/SKEW指数** - **模型构建思路**：反映期权市场对标的资产波动率和尾部风险的预期[64][72] - **模型具体构建过程**： 1. 调整海外VIX/SKEW算法适应国内期权市场 2. 计算不同期限（30/60/90/120日）隐含波动率偏斜特征 3. SKEW公式： $$SKEW = 100 + 10 \times (虚值看跌期权IV - 虚值看涨期权IV)$$[72] --- 模型的回测效果 | 模型名称 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 年换手次数 | |-------------------------|------------|--------|----------|----------|------------| | IC季月连续对冲 | -1.90% | 4.73% | -8.34% | 0.9440 | 4 |[50]| | IF最低贴水策略 | 1.38% | 3.11% | -4.06% | 1.0420 | 15.27 |[55]| | IH季月连续对冲 | 2.00% | 3.51% | -3.75% | 1.0615 | 4 |[59]| | IM最低贴水策略 | -3.84% | 5.57% | -11.11% | 0.8852 | 15.91 |[61]| --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：年化基差因子** - **因子构建思路**：反映期货合约相对现货的溢价/折价水平[21] - **因子具体构建过程**： 1. 计算实际基差：合约收盘价 - 指数收盘价 2. 叠加预期分红调整： $$调整后基差 = 实际基差 + 存续期内未实现分红$$ 3. 年化处理： $$年化基差 = 调整后基差/指数价格 \times 360/剩余天数$$[21] 2. **因子名称：SKEW因子** - **因子构建思路**：衡量市场对尾部风险的担忧程度[72][73] - **因子具体构建过程**： 1. 提取不同行权价期权的隐含波动率(IV) 2. 计算虚值看跌与看涨期权的IV差值 3. 标准化处理：SKEW>100表示担忧尾部风险[73] --- 因子的回测效果 | 因子名称 | 当前值 | 历史分位 | |----------------|--------------|------------| | 沪深300SKEW | 106.06点 | >97%分位 |[73]| | 中证1000SKEW | 110.41点 | >97%分位 |[73]| | 中证500VIX | 23.22 | - |[64]| | IC年化基差 | -10.33% | 低于中位数 |[22]|

关税政策动态 - 特朗普政府计划向150多个国家/地区发出信函，警告可能实施10%至15%的关税上调，主要针对非主要经济体且贸易规模有限的国家[1] - 特朗普签署行政令将"对等关税"最后期限延长至8月1日，并计划对20多个贸易伙伴征收20%至50%不等的关税，其中日本和韩国25%，泰国和柬埔寨36%，老挝和缅甸40%，欧盟和墨西哥30%，加拿大35%，巴西50%[4] - 美国政府正与多个贸易伙伴展开密集谈判，与印度接近达成协议，但与日本和欧盟的谈判进展不乐观[5] 市场反应与影响 - 金融市场对关税消息反应平淡，纳斯达克指数微涨0.25%，标普500指数上升0.32%，道琼斯工业平均指数涨幅为0.53%[1] - 市场尚未充分计入潜在关税政策带来的负面冲击，因当前不预期这些关税会真正实施[1] - 股票市场对尾部风险定价存在非线性反应特征，若关税概率上升至30%-40%或欧洲实施报复性关税，市场可能出现显著下跌[2] 贸易伙伴反应 - 欧盟对30%的关税税率反应强烈，称完全不可接受并准备采取有力反制措施，已拟定720亿欧元的反制清单但暂缓实施210亿欧元的第一轮措施[6] - 欧盟成员国展现出高度团结，反制清单涵盖波音飞机、机械设备、汽车及波本威士忌等美国产品[6] - 专家警告高压策略可能适得其反，加深贸易伙伴对谈判过程的不信任，使未来达成协议更加困难[7] 经济数据影响 - 美国6月CPI同比上涨2.7%，较5月的2.4%显著提升，创近五个月最大涨幅，进口商品价格普遍上涨[8] - 美联储《褐皮书》指出关税提高已对产品价格形成明显上行压力，未来几个月成本压力将持续加大[8] - 部分企业提前上调价格，另一些暂缓调价等待政策明朗化，这种策略保护市场稳定性但给企业利润率带来压力[8] 全球经济影响 - 联合国贸发会议预测加征关税将使最不发达46个经济体的出口下降幅度可能达到54%[9] - 该组织将2025年全球GDP增长率从2.8%下调至2.3%，政策不确定性正导致企业决策瘫痪并抑制国际贸易[9] - 摩根大通警告美国经济存在重大风险包括关税和贸易不确定性、地缘政治状况恶化、高财政赤字和高企资产价格等因素[9]

全球基金经理调查结果 - 38%的受访投资者将贸易战引发全球经济衰退列为最大尾部风险事件[1] - 20%的投资者认为通胀阻碍美联储降息是第二大尾部风险[4] - 14%的投资者将美元因资本外流贬值视为第三大尾部风险[5] 贸易战对全球经济的影响 - 主要经济体间关税壁垒加高导致全球贸易流量增速放缓[3] - 进口汽车及零部件关税案例显示贸易战通过供应链传导影响上下游产业[3] - 历史类比显示上世纪30年代大萧条与贸易保护主义存在关联[3] 通胀与货币政策风险 - 供应链中断和能源价格上涨推动多国通胀持续高于央行目标[4] - 美联储维持高利率可能压制成长股估值 尤其影响科技板块[4] - 新兴市场面临资本外流压力 本币贬值风险加剧[4] 美元贬值的连锁反应 - 美元计价大宗商品价格上涨可能推升全球通胀[5] - 新兴市场美元债务偿债成本因本币贬值而增加[6] - 全球外汇储备中美元占比超60% 贬值导致储备缩水[6] 历史经验与当前挑战 - 2008年金融危机显示尾部风险实际影响常超预期[6] - 当前贸易摩擦 通胀压力与货币政策形成多重风险叠加[6] - 跨国企业海外收入美元折算价值面临缩水风险[6]

核心观点 - 当前市场对尾部风险的误判和定价更加扭曲，投资者越来越习惯于将噪音当作信号 [6][7][9] - 美国面临结构性严重问题，包括巨额财政赤字、经济增速放缓与高杠杆的矛盾 [14][15][16] - 美元作为全球储备货币的可靠性下降，各国央行加速增持黄金 [24][25][27] - 当前政策制定方式不理性，关税和移民政策忽视次级效应，可能带来连锁反应 [36][37][47] 尾部风险认知 - 尾部风险对冲策略在极端情境下表现稳健，优于其他对冲方式 [6] - 公众对风险的认知没有实质进步，模型使用反而更糟 [10][11] - 市场短期波动更多是资金流动结果，而非基本面变化 [13] 美国经济结构性问题 - 高利率环境下财政赤字恶化，利息支出持续增加 [14] - 发达经济体自然增速放缓，却仍在加杠杆 [15][16] - 关税政策导致资源错配，从高附加值产业流向低附加值领域 [36][37] 美元与黄金 - 各国央行加速增持黄金，反映对美元可靠性担忧 [24][25] - 美元仍是主要交易媒介，但保值功能下降 [27] - 金价上涨反映避险需求，但机构预测存在不确定性 [26][27] 政策批评 - 关税政策实质是变相消费税，伤害底层群体 [41] - 移民政策忽视劳动力结构依赖，可能引发物价飙升 [44][45] - AI提升效率的说法不切实际，无法解决当前问题 [42][47] 金融机构 - 对冲基金风险承担机制更合理，因"输赢自己扛" [29][30] - 银行应回归稳定角色，风险应转移至非银机构 [33][34] - 私人市场不透明问题在无政府兜底时并非坏事 [31]

核心观点 - 当前市场对尾部风险的误判加剧，投资者将噪音误认为信号，尾部风险定价更加扭曲 [1][5][7][9] - 美国政策制定存在严重非理性问题，包括关税、移民政策等，忽视次级效应导致经济结构失衡 [2][38][39][48][49] - 美元信用持续削弱，各国央行加速增持黄金替代美元储备 [25][26][27][29] - 财政赤字与高利率环境叠加，加剧美国经济结构性风险 [17][18][19] 市场风险认知 - 尾部风险对冲策略在极端市场环境下表现稳健，优于其他对冲方式 [5][6] - 公众对风险的认知在过去25年未有实质进步，模型质量反而下降 [9][10][11] - 市场短期波动主要由资金配置驱动，而非基本面变化 [15] 美国经济结构性风险 - 财政赤字在高利率环境下利息负担加重，经济增速放缓与债务增长形成矛盾 [17][18] - 关税政策导致资源错配，压低GDP并加重底层群体负担 [38][39][45] - 移民政策切断廉价劳动力供给，冲击建筑、服务等基础产业 [50][51][52] 美元与黄金 - 拜登政府冻结俄罗斯账户成为美元信用转折点，引发全球央行储备结构调整 [25][26] - 黄金成为央行避险首选资产，交易后资金快速转为黄金的趋势加速 [27][29] - 美元仍为交易媒介但保值功能弱化，结构性贬值风险难以对冲 [23][29] 政策与市场机制 - 对冲基金因"输赢自担"机制比银行体系更理性，银行风险传导至非银机构需警惕 [30][31][35] - AI提升生产力的说法脱离现实，无法解决当前劳动力短缺问题 [2][46][53] - 政策制定者缺乏专业度，贸易战等策略缺乏逻辑与战略设计 [43][44][48]

市场风险预警 - 传奇投资人史蒂夫·迪格尔警告新一轮金融风暴正在酝酿，市场重现2007年危机前的自满与风险定价错误 [1] - 致命杠杆已从银行转移至私人信贷与私募股权，这些资产普遍存在监管缺失、流动性差、估值虚高等问题 [1] - 五大危机征兆包括央行政策困局、通胀归来、地缘冲突、美股泡沫和白宫风险 [1] 投资策略 - VAILS基金将复刻2008年成功策略，通过股指、个股波动率做多与信用违约互换（CDS）组合对冲风险 [2] - 引入AI引擎扫描海量企业数据，精准识别估值虚高、财务造假或高风险的脆弱资产 [2] - 通过战术性阿尔法收益维持投资者耐心，静待市场修正时刻降临 [2] 历史业绩 - 史蒂夫·迪格尔在2008年全球金融危机期间凭借"做多波动率+做空信贷风险"策略大获成功，向投资者返还30亿美元 [1] - Artradis在2008年危机中从未限制赎回，而当时多数基金因流动性枯竭冻结客户资金 [2] 基金设立 - Vulpes AI多空基金（VAILS）已于5月1日启动，总部设于伦敦 [1] - 与其他尾部风险基金不同，迪格尔强调其独特优势："我们成功过" [2]

欧洲央行对美国资产风险的警告 - 欧洲央行警告投资者对美国资产风险的担忧加剧可能冲击全球金融体系 [1] - 4月贸易声明发布后投资者从美元和美债等传统避风港出现"非常规转变"可能预示"根本性的制度变化" [1] - 全球资本流动可能发生广泛转变并对全球金融体系产生深远影响 [1] 美国政策不确定性对市场的影响 - 美国政策的不可预测性导致投资者对美国资产要求更高风险溢价 [1] - 美元作为全球储备货币和美国主权债券作为避险资产的信心可能被动摇 [1] 资产估值和市场脆弱性 - 资产估值仍处于高位特别是在特朗普政策回调引发市场反弹后 [1] - 对美国科技股的集中投资意味着市场仍易受突发波动影响 [1] - 投资者可能低估了不利情景的可能性和影响激增的不确定性使尾部风险更易显现 [1]

市场表现与波动性 - 美国标普500指数收涨32.08点，涨幅0.58%，连续第六个交易日上涨 [1] - Cboe波动性指数（VIX）收于25，较4月7日60的高点腰斩过半 [3] - 美股已实现波动率远高于隐含波动率，出现"倒挂"现象 [3] 期权市场与对冲策略 - 期权市场对冲成本降至历史低位，投资者对潜在风险定价不足 [1] - 用于防范"尾部风险"的期权需求在近三周内持续下降，被视为市场筑底信号 [3] - 机构对冲策略出现分歧，部分机构建议通过期权构建"防御性头寸" [4] - TD Securities建议卖出10月到期的标普500看涨期权，转而买入看跌期权构建对冲组合 [4] 潜在风险与市场观点 - 当前反弹更多是空头平仓推动的技术性上涨，而非基本面改善的确凿信号 [4] - 市场对关税风险的定价过于乐观，期权市场尚未充分反映此类风险溢价 [3] - 夏季交易量季节性萎缩可能放大市场波动，企业财报季的盈利预期下调风险未被充分消化 [3] - 关税结果、消费者韧性、企业收益等核心问题仍未解决 [4]

美股反弹与波动性警告 - 美股近期从低点出现爆发式反弹 但波动性专家警告投资者不要过于放松 [1] - 标普500指数自4月低点以来累计反弹10% 创下去年11月以来最长连续五个交易日上涨纪录 [2] - Cboe波动性指数(VIX)从4月7日约60的高点降至25 显示市场对波动性保护需求下降 [2][4] 期权市场动态 - 标普500指数一个月期看跌期权价格降至历史最低水平 显示市场对冲需求减弱 [1] - 对"尾部风险"的保护需求在最近几周有所下降 被解读为投资者对"特朗普底"的信心标志 [4] - 已实现波动率高于隐含波动率 表明投资者可能放松警惕 [4] 机构策略与观点 - Susquehanna和TD Securities建议投资者购买期权市场保险 防范美股回落风险 [1] - Asym500 LLC创始人指出市场低估了关税等因素可能动摇投资者信心的程度 [2] - Gateway Investment Advisers在4月初卖出衍生品后 正寻求再次购买看跌期权 [4] - TD的Ling Zhou建议卖出10月到期的标普500看涨期权 并用资金购买看跌期权 [5] 市场担忧因素 - 贸易战不确定性 企业财报和经济数据考验可能加剧市场波动 [4] - 夏季交易量较轻可能会放大市场波动 提高整体波动性 [4] - 近期涨势建立在普遍低交易量基础上 部分观点认为反弹更多是空头平仓所致 [5]