黄金价格走势 - 1月20日亚盘时段，现货黄金最新报价为1052.04元/克，较前一交易日上涨6.36元，涨幅0.61%，呈现强势反弹走势 [1] - 当日开盘价为1045.29元/克，盘中最高触及1052.11元/克，最低下探至1042.64元/克 [1] - 技术分析显示，金价跳空高开后高位横盘，关键支撑区域在4620-4640美元，4700美元关口存在压力，上涨过程中伴随洗盘动作而非极强单边上涨 [4] 机构观点与价格展望 - 道富投资管理公司黄金策略主管认为，短期波动难改整体上涨趋势，2026年金价突破5000美元的概率已升至30%-40% [2] - 未来6-9个月金价达到5000美元的概率超过30%，接近40% [2] - 黄金与美股同处历史高位，反而强化了黄金的对冲价值，市场正重新定价地缘冲突、政策不确定性等尾部风险 [2] - 全球黄金配置仍有提升空间，4000-5000美元的价格区间被认为是合理的 [3] 驱动因素分析 - 黄金的韧性反映市场正重新定价尾部风险，而非传统利率逻辑 [2] - 股票与债券相关性不稳，财政赤字攀升、债务在2025年达历史峰值等结构性因素持续支撑金价 [2] - 央行购金对价格弹性降低，ETF在2025年底创下流入纪录，打破了季节性疲软，但总持有量仍低于2020年峰值 [3] - 美联储政策影响退居次席，通胀虽企稳但未达2%目标，美联储2026年前或维持利率不变，历史经验显示长期按兵不动时黄金表现往往良好 [2] 市场策略与投资者行为 - 盘整期不会损害牛市，数月横盘反而能让投资者重新入场，此前逢低买入策略屡试不爽 [3] - 1月份即将公布的美联储利率决议，关于2026年货币政策的态度与方向将成为市场新的抓手 [4]

Union Bancaire Privee SA的外汇策略全球主管Peter Kinsella在接受彭博电视台采访时表示："我们已经进 入了大国之间资源民族主义的时代。"他表示，货币不一定是利用这一地缘政治主题的最佳方式，并补 充说黄金目前的轨迹是向上的。 热点栏目 自选股 数据中心 行情中心 资金流向 模拟交易 这场危机在美国控制了委内瑞拉领导人后愈演愈烈，进一步推动了贵金属本已急剧上涨的势头。特朗普 政府对美联储的新一轮攻击今年也提振了黄金和白银，因为它们重新引发了人们对美联储独立性的担 忧。 盛宝银行策略师奥勒·汉森（Ole Hansen）在一份报告中写道："贵金属的上涨并非始于这场争端，也不 太可能以此结束。相反，格陵兰岛事件为数月来的涨势注入了新的动力，宏观和地缘政治背景的推动让 仅依赖金融资产的投资者变得越来越不舒服。" 客户端 文章来源：金十数据 周二午间，现货黄金突破前高，历史首次站上4700美元/盎司，新年首月涨幅达8.8%，涨逾380美元。纽 约期金在此之前也已站上4700美元/盎司，创下历史新高。与此同时，现货白银早些时候触及每盎司 94.7295美元的历史高点，然后回落。 市场正等待欧 ...

文章核心观点 - 德意志银行发布研究报告，认为格陵兰岛的地缘政治局势已到临界点，可能成为冲击全球市场的“黑天鹅”事件 [1] - 美国对控制格陵兰岛表现出强烈兴趣，背后驱动因素包括国家安全、关键矿产和北极贸易航线，军事选项仍在审查之中 [1][4] - 美丹格三方高层会晤未能化解主权分歧，政治僵局意味着投资者必须正视日益迫近的尾部风险 [3] - 德银为投资者梳理了格陵兰未来走向的四种可能情景，其中军事胁迫是必须警惕的“尾部风险”，任何形式的“动能升级”都可能引发北约内部危机、威胁欧美经济关系，并在能源、航运和关键矿产类股等市场引发剧烈震荡 [5] 地缘政治与战略价值 - 格陵兰岛人口不足60,000人，但领土面积相当于除俄罗斯以外欧洲最大国家的四倍，巨大的人口与领土反差使其在地缘政治版图中显得脆弱且诱人 [1] - 格陵兰岛拥有位于皮图菲克的关键导弹跟踪系统，并紧邻新兴的北极海上航道，为美国及其竞争对手提供了独特的北极战略优势 [4] - 据预测，北极航道在未来几十年内可能将亚洲至欧洲的航运时间缩短高达50%，将彻底重塑全球物流版图 [4] 关键资源与驱动因素 - 格陵兰岛拥有巨大的稀土储备，据估计高达150万吨，在美国极力减少对中国矿产依赖的背景下，构成了一个无法抗拒的诱因 [4] - 美国控制格陵兰的三大驱动因素是：国家安全、关键矿产和北极贸易航线 [4] 未来情景推演与市场影响 - **情景一：谈判达成的安全协议** - 通过外交手段加强美国在岛上的安全存在，不触及根本主权变更 [5] - **情景二：美国长期租赁** - 类似于长期地缘政治房地产交易，美国通过租赁获得实际控制权 [5] - **情景三：自由联合协定** - 格陵兰获得半独立地位，但在国防和外交上受制于美国，类似于美国与其太平洋领土的关系模式 [5] - **情景四：军事胁迫** - 考虑到美国近期在伊朗和委内瑞拉的行动先例，如果外交途径彻底堵死，军事介入并非完全不可能，这是投资者必须警惕的“尾部风险”情景 [5] - 德银警告，任何形式的“动能升级”都可能引发北约内部的严重危机，威胁欧美经济关系，并在市场上引发剧烈震荡，这种波动将不仅限于外汇市场，更将直接冲击能源、航运和关键矿产类股 [5]

摩根士丹利调整美联储降息预期 - 核心观点：摩根士丹利将美联储首次降息的预期时点从原先的1月和4月推迟至6月和9月，认为降息的核心逻辑已从“就业驱动”转向“通胀驱动” [1][2][7] 政策转向逻辑变化 - 鉴于近期经济动能改善与失业率下降，美联储为稳定劳动力市场而紧急降息的紧迫性已显著降低 [1][2] - 未来的政策行动将取决于两大关键信号：特朗普政府关税调整对价格的全面影响，以及通胀数据能否显示明确且可持续的向2%目标回落的趋势 [1][2] - 在就业市场保持韧性、通胀尚未完全受控的背景下，美联储将表现出更强的政策耐心 [7] 具体预测调整 - 预计通胀放缓过程将从2026年第二季度开始，因此调整首次降息时点至6月和9月，每次降息幅度仍为25个基点 [7] - 维持对美联储最终利率目标区间为3.0%-3.25%的预测不变 [1] 市场定价分析 - 当前市场对政策利率终值的定价（约3.11%）与摩根士丹利经济学家通过情景分析得出的概率加权路径（3.22%）已高度吻合 [8] - 市场对各类宏观经济情景的概率分配为：基准情景占70%，需求上行占5%，生产率上行占18%，而温和衰退仅占7%，显示市场对经济增长放缓或衰退等“尾部风险”定价明显不足 [8] - 未来的定价重心应向更为鸽派的路径倾斜，市场对利率底部的预期仍有下行空间 [8] 期限溢价与市场展望 - 截至报告发布时，模型显示的10年期美债期限溢价为19.0个基点，处于“解放日”（2025年4月2日）后波动区间的低位 [8] - 在美墨加协定重新谈判等关键政治事件落地前，期限溢价将维持区间震荡格局 [8] - 市场对政策利率最低点的定价仍有进一步下移的可能，但这一调整过程更可能发生在2026年年中之后，而非短期之内 [13]

全球宏观经济与货币政策展望 - 高盛预计美联储可能比市场假设的更积极降息，宽松周期或延伸至2026年，联邦基金目标利率可能降至3%或更低[2] - 加拿大帝国商业银行指出美国就业数据走软可能促使美联储在2026年提前降息[7][8] - 中信证券预计美联储将在2026年1月暂停降息，剩余两次议息会议可能还有一次25bps降息[9] - 高盛认为未来就业报告是关键，市场将特别关注失业率而非总体非农就业人数增长[2] - 荷兰国际集团认为日本央行因强劲出口数据加息可能性增加，但预计行长不会发出鹰派信息[6] 全球股市与资产配置观点 - 凯投宏观认为若AI热潮继续消退，中国股市可能比美国股市表现更好，标普500指数较近期峰值已下跌近2%[1] - 美国银行调查显示，53%的投资者认为美元被高估，高于11月的45%，且投资者目前仍低配美元[4] - 美国银行调查显示，做多“七巨头”科技股被视为最拥挤交易，其次是做多黄金，做空美元是第三大拥挤交易[4] - 美国银行调查显示，对AI泡沫的担忧略有缓解，但38%的受访者仍视其为最大尾部风险，低于11月的45%[5] 贵金属与大宗商品市场预测 - 摩根士丹利预测到2026年第四季度黄金价格将达到每盎司4800美元，但涨幅将因央行和ETF购买减少而缩小[3] - 摩根士丹利预计白银表现将落后于黄金，因2026年太阳能设备安装量下降，白银短缺在2025年达峰值[3] - 摩根士丹利预测2026年铂金价格为每盎司1775美元，钯金价格为1325美元[3] 中国银行业与信贷市场展望 - 中金公司继续看好银行股的绝对与相对收益表现，认为高股息投资是主要范式，少数上市银行利润同比增速达二位数[9] - 天风证券预计2026年信贷前置倾向更明显，对开门红贷款偏乐观，但Q1资负缺口可能走扩，央行将加大基础货币呵护力度[10] - 天风证券预计2026年LPR下调10-20bp，上半年有望落地，存款降息或执行非对称原则并于第二季度落地概率较大[11] - 天风证券预计2026年春节前有一定必要降准，幅度25-50bp[11] - 天风证券预计2026年Q2信贷将大幅回落并引发“衰退式宽松”，Q2-Q4信贷增量占比相较往年将进一步下滑[10] 中国房地产行业观点 - 银河证券认为头部房企展现优秀的运营管理能力且具有资金优势，市占率有望进一步抬升[11]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲）**[46] * **模型构建思路**：通过做空股指期货合约来对冲持有现货（指数全收益）的风险，旨在获取相对稳定的收益[46] * **模型具体构建过程**： * **现货端**：持有对应标的指数的全收益指数[47] * **期货端**：做空与现货端名义本金相同的股指期货合约[47] * **资金分配**：现货端使用70%资金，期货端占用剩余30%资金，每次调仓后根据产品净值重新计算现货及期货端数量[47] * **调仓规则**：连续持有季月或当月合约，直至该合约离到期剩余不足2日，在当日以收盘价进行平仓，并同时以当日收盘价继续卖空下一季月或当月合约[47] * **回测区间**：2022年7月22日至2025年11月7日[47] * **备注**：不考虑交易过程中的手续费、冲击成本以及期货合约的不可无限细分性质[47] 2. **模型名称：期现对冲策略（最低贴水）**[48] * **模型构建思路**：在期现对冲的基础上，通过选择年化基差贴水幅度最小的合约进行开仓，以优化对冲成本[48] * **模型具体构建过程**： * **现货端与期货端设置**：与连续对冲策略相同（持有全收益指数，70%资金用于现货，30%用于期货，等额名义本金对冲）[48] * **调仓规则**：调仓时，对当日所有可交易期货合约的年化基差进行计算，选择年化基差贴水幅度最小的合约进行开仓。同一合约持有8个交易日之后或该合约离到期剩余不足2日，才能进行选择新合约（排除剩余到期日不足8日的期货合约），每次选择后，即使选择结果为持有原合约不变，仍继续持有8个交易日[48] * **回测区间**：2022年7月22日至2025年11月7日[48] * **备注**：不考虑交易过程中的手续费、冲击成本以及期货合约的不可无限细分性质[48] 3. **因子名称：分红调整年化基差**[20] * **因子构建思路**：为了准确分析股指期货合约的基差，需要剔除指数成分股分红对合约价格的影响，从而得到反映市场真实情绪和资金成本的基差水平[20] * **因子具体构建过程**： * 首先计算预期分红调整后的基差：`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`[20] * 然后对调整后的基差进行年化处理：`年化基差 = (实际基差 + (预期)分红点位) / 指数价格 × 360 / 合约剩余天数`[20] * 公式说明：`实际基差`为合约收盘价与标的指数收盘价的差值；`(预期)分红点位`为合约存续期内指数成分股预计分红的点数总和；`指数价格`为标的指数收盘价；`合约剩余天数`为当前日期距合约到期日的天数[20] 4. **因子名称：信达波动率指数 (Cinda-VIX)**[64] * **因子构建思路**：借鉴海外经验，并结合我国场内期权市场的实际情况，开发能够准确反映市场对未来波动性预期的指数[64] * **因子评价**：可以反应期权市场投资者对标的资产未来波动的预期，而VIX又具有期限结构，可以反应投资者对同一个标的资产在未来不同期限内的波动预期[64] 5. **因子名称：信达偏度指数 (Cinda-SKEW)**[72] * **因子构建思路**：通过捕捉不同行权价格期权隐含波动率（IV）的偏斜特征，来衡量市场对标的资产未来收益分布（特别是尾部风险）的预期[72] * **因子评价**：能够洞察市场对标的资产未来潜在风险的忧虑，当SKEW指数超过100，通常意味着投资者对市场未来可能出现的大幅下跌风险的担忧加剧[72][73] 模型的回测效果 * **IC（中证500）对冲策略表现**（回测区间：2022年7月22日至2025年11月7日）[50] * **当月连续对冲模型**：年化收益-3.20%，波动率3.84%，最大回撤-10.25%，净值0.8990，年换手次数12，2025年以来收益-5.55%[50] * **季月连续对冲模型**：年化收益-2.20%，波动率4.76%，最大回撤-8.34%，净值0.9297，年换手次数4，2025年以来收益-2.43%[50] * **最低贴水策略模型**：年化收益-1.69%，波动率4.56%，最大回撤-7.97%，净值0.9459，年换手次数16.80，2025年以来收益-3.29%[50] * **指数表现（对比基准）**：年化收益4.78%，波动率21.05%，最大回撤-31.46%，净值1.1651，2025年以来收益32.13%[50] * **IF（沪深300）对冲策略表现**（回测区间：2022年7月22日至2025年11月7日）[55] * **当月连续对冲模型**：年化收益0.43%，波动率2.93%，最大回撤-3.95%，净值1.0141，年换手次数12，2025年以来收益-0.93%[55] * **季月连续对冲模型**：年化收益0.72%，波动率3.28%，最大回撤-4.03%，净值1.0237，年换手次数4，2025年以来收益0.39%[55] * **最低贴水策略模型**：年化收益1.18%，波动率3.05%，最大回撤-4.06%，净值1.0391，年换手次数14.96，2025年以来收益0.55%[55] * **指数表现（对比基准）**：年化收益3.07%，波动率17.08%，最大回撤-25.59%，净值1.1039，2025年以来收益22.47%[55] * **IH（上证50）对冲策略表现**（回测区间：2022年7月22日至2025年11月7日）[59] * **当月连续对冲模型**：年化收益1.09%，波动率3.01%，最大回撤-4.22%，净值1.0361，年换手次数12，2025年以来收益0.53%[59] * **季月连续对冲模型**：年化收益1.99%，波动率3.41%，最大回撤-3.75%，净值1.0668，年换手次数4，2025年以来收益1.74%[59] * **最低贴水策略模型**：年化收益1.72%，波动率3.02%，最大回撤-3.91%，净值1.0574，年换手次数15.57，2025年以来收益1.62%[59] * **指数表现（对比基准）**：年化收益1.99%，波动率16.12%，最大回撤-22.96%，净值1.0667，2025年以来收益16.40%[59] * **IM（中证1000）对冲策略表现**（回测区间：2022年7月22日至2025年11月7日）[61] * **当月连续对冲模型**：年化收益-6.26%，波动率4.75%，最大回撤-14.00%，净值0.8282，年换手次数12，2025年以来收益-11.46%[61] * **季月连续对冲模型**：年化收益-4.58%，波动率5.78%，最大回撤-12.63%，净值0.8437，年换手次数4，2025年以来收益-6.32%[61] * **最低贴水策略模型**：年化收益-4.20%，波动率5.54%，最大回撤-11.11%，净值0.8620，年换手次数15.72，2025年以来收益-6.70%[61] * **指数表现（对比基准）**：年化收益1.16%，波动率25.53%，最大回撤-41.60%，净值0.9490，2025年以来收益30.10%[61] 因子的回测效果 * **Cinda-VIX 因子取值**（截至2025年11月7日）[64] * **上证50VIX_30**：18.55[64] * **沪深300VIX_30**：19.17[64] * **中证500VIX_30**：26.21[64] * **中证1000VIX_30**：23.84[64] * **Cinda-SKEW 因子取值**（截至2025年11月7日）[73] * **上证50SKEW**：103.82[73] * **沪深300SKEW**：108.08[73] * **中证500SKEW**：101.38[73] * **中证1000SKEW**：106.80[73] * **分红调整年化基差因子取值**（截至2025年11月7日，当季合约）[4][21][28][33][39] * **IC（中证500）**：-9.74%[4][21] * **IF（沪深300）**：-2.96%[4][28] * **IH（上证50）**：-0.24%[4][33] * **IM（中证1000）**：-12.49%[4][39]

市场背景与核心问题 - 美国政府停摆导致关键的10月消费者价格指数数据可能无法发布 在规模达7万亿美元的通胀挂钩证券市场造成定价数据空白 [1] - 投资者被迫启用数十年前嵌入法律文件中的 未经实际检验的备用机制来为证券定价 [1] - 市场扭曲可能因政府停摆持续而加剧 该市场是投资者用于对冲通胀和政策制定者用于衡量通胀预期的重要工具 [1] 不同市场的备用机制差异 - 规模2万亿美元的美国通胀保值债券和规模5万亿美元的通胀互换市场采用不同的备用计算方法 [1] - 通胀保值债券的备用计算方法由美国财政部规定 若10月数据缺失将基于最新可得的12个月CPI变化公布合成数值 [2] - 通胀互换市场采用国际互换与衍生品协会的文件规定 其备用计算方法以2024年10月CPI数据为基础再叠加2025年9月的同比涨幅 [2] 备用机制对具体证券的影响 - 备用机制的差异已导致一只2025年1月到期的通胀保值债券表现走强 因市场预期其可能带来更高收益 [1][4] - 启用备用机制对定于2025年1月支付利息和本金通胀保值债券有特殊影响 该日收益需通过10月和11月CPI数值插值计算 [2] - 若10月和11月数据均缺失 测算显示2025年1月到期的通胀保值债券年化盈亏平衡率将达3.15% 而同期通胀互换的比率仅为1.76% [3] 市场参与者的分析与预期 - 巴克莱银行指出备用机制的差异可能引发极具看点的偏离 并为可能出现的相对价值机会提供例证 [2] - 摩根大通公司策略团队认为 若政府停摆再延长几周 2025年1月到期的通胀保值债券可能会进一步走强 [4] - 测算显示基于不同计算方法 10月数据缺失时通胀保值债券的指数读数为325.604 高于通胀互换的325.174 若11月数据也缺失 差距将进一步扩大 [3]

贵金属市场大幅回调 - 北京时间10月21日晚间，现货黄金价格大幅下跌，一度大跌6.3%，跌破4100美元/盎司关口 [1] - 伦敦金现价格在短短7小时内从4342美元跌至4112.37美元，跌去240多美元，跌幅达5.58% [1] - COMEX期货黄金报4145美元/盎司，大跌4.92% [1] - 白银市场同步下跌，伦敦银现报48.18美元/盎司，跌8.02% [4] - COMEX白银期货日内跌幅达7.69%，报47.44美元/盎司 [5] 价格回调原因分析 - 市场分析认为回调主要由于投资者获利了结操作，且避险资金流减弱 [7] - 前期贵金属价格出现快速冲高，存在过热现象，随着地缘政治出现缓和消息，市场出现快速调整 [7] - 金价涨势过快，每当创下新高时都会出现阶段性回调 [8] - 根据沪金主力平值IV指标，黄金交易的波动率已达到较高水平，超过20，提示短期交易过热风险 [8] 机构对后市走势的观点 - KCM交易公司认为，只要美联储维持降息路径，黄金价格的任何回调都将被视为买入机会 [7] - 盛宝银行认为修正期能显现市场真正实力，潜在买盘应能限制回调幅度 [8] - 桥水基金认为黄金市场未来走势不清晰，走低可能性大于进一步上涨，若个人投资者需求暂缓，黄金市场将难以支撑当前价格水平 [9] - 汇丰银行表示黄金上涨动能有望持续至2026年，目标价为5000美元，动力包括各国央行强劲购金、美国财政担忧及货币宽松预期 [10]

量化模型与构建方式 1. 股指期货分红点位预测模型 - **模型名称**：股指期货分红点位预测模型[9] - **模型构建思路**：基于信达金工衍生品研究报告系列二《股指期货分红点位预测》中的方法，对股指期货合约存续期内标的指数未来一年的分红点位进行预测[9] - **模型具体构建过程**：模型对中证500、沪深300、上证50、中证1000指数未来一年内分红点位进行预测，并分别计算各指数在不同期货合约（当月、次月、当季、下季）存续期内的分红点位预估[9] 2. 基差修正模型 - **模型名称**：基差修正模型[20] - **模型构建思路**：在分析合约基差时，需要剔除分红的影响，因此对实际基差进行分红调整和年化处理[20] - **模型具体构建过程**： 1. 计算预期分红调整后的基差：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[20] 2. 对基差进行年化处理：年化基差 = (实际基差 + (预期)分红点位)/指数价格 × 360/合约剩余天数[20] 3. 期现对冲策略模型 - **模型名称**：期现对冲策略模型[44][45][46] - **模型构建思路**：基于信达金工衍生品研究报告系列三《股指期货基差收敛研究与对冲优化策略》中的基差收敛因素分析与优化策略，构建连续对冲和最低贴水两种对冲策略[44] - **模型具体构建过程**： **连续对冲策略设置**： - 回测区间：2022年7月22日至2025年10月10日[45] - 现货端：持有对应标的指数的全收益指数，使用70%资金[45] - 期货端：做空对冲端使用金额相同名义本金的股指期货合约，占用剩余30%资金[45] - 调仓规则：连续持有季月/当月合约，直至该合约离到期剩余不足2日，在当日以收盘价进行平仓，并同时以当日收盘价继续卖空下一季月/当月合约[45] **最低贴水策略设置**： - 回测区间：2022年7月22日至2025年10月10日[46] - 现货端：持有对应标的指数的全收益指数，使用70%资金[46] - 期货端：做空对冲端使用金额相同名义本金的股指期货合约，占用剩余30%资金[46] - 调仓规则：调仓时，对当日所有可交易期货合约的年化基差进行计算，选择年化基差贴水幅度最小的合约进行开仓。同一合约持有8个交易日之后或该合约离到期剩余不足2日，才能进行选择新合约（排除剩余到期日不足8日的期货合约）[46] 4. 信达波动率指数模型 - **模型名称**：信达波动率指数Cinda-VIX[62] - **模型构建思路**：信达金工借鉴海外经验，并结合我国场内期权市场的实际情况，对指数编制方案进行调整，开发能够准确反映我国市场波动性的VIX指数[62] - **模型具体构建过程**：基于信达金工衍生品研究报告系列四《挖掘期权市场中隐含的市场情绪》中的算法，Cinda-VIX可以反应期权市场投资者对标的资产未来波动的预期，且VIX具有期限结构，可以反应投资者对同一个标的资产在未来不同期限内的波动预期[62] 5. 信达偏度指数模型 - **模型名称**：信达偏度指数Cinda-SKEW[69] - **模型构建思路**：SKEW指标捕捉不同行权价格期权隐含波动率（IV）的偏斜特征，通过分析SKEW，投资者可以洞察市场对标的资产未来收益分布的预期[69] - **模型具体构建过程**：SKEW指标衡量波动率偏斜程度，当市场对下跌的担忧超过对上涨的预期时，波动率偏斜呈现负值；反之则为正值。通过分析SKEW指数的数值及其变化趋势，可以直观地洞察市场对标的资产未来潜在风险的忧虑[69][70] 模型的回测效果 1. IC对冲策略表现（中证500）[48] - 当月连续对冲：年化收益-3.09%，波动率3.88%，最大回撤-9.77%，净值0.9045，年换手次数12，2025年以来收益-5.00% - 季月连续对冲：年化收益-2.20%，波动率4.79%，最大回撤-8.34%，净值0.9314，年换手次数4，2025年以来收益-2.26% - 最低贴水策略：年化收益-1.49%，波动率4.61%，最大回撤-7.97%，净值0.9532，年换手次数16.91，2025年以来收益-2.56% - 指数表现：年化收益5.22%，波动率21.04%，最大回撤-31.46%，净值1.1763，2025年以来收益33.40% 2. IF对冲策略表现（沪深300）[53] - 当月连续对冲：年化收益0.45%，波动率2.96%，最大回撤-3.95%，净值1.0145，年换手次数12，2025年以来收益-0.88% - 季月连续对冲：年化收益0.66%，波动率3.31%，最大回撤-4.03%，净值1.0213，年换手次数4，2025年以来收益0.15% - 最低贴水策略：年化收益1.22%，波动率3.08%，最大回撤-4.06%，净值1.0395，年换手次数15.03，2025年以来收益0.59% - 指数表现：年化收益2.72%，波动率17.10%，最大回撤-25.59%，净值1.0893，2025年以来收益20.85% 3. IH对冲策略表现（上证50）[57] - 当月连续对冲：年化收益1.07%，波动率3.04%，最大回撤-4.22%，净值1.0344，年换手次数12，2025年以来收益0.36% - 季月连续对冲：年化收益1.95%，波动率3.45%，最大回撤-3.75%，净值1.0637，年换手次数4，2025年以来收益1.43% - 最低贴水策略：年化收益1.70%，波动率3.05%，最大回撤-3.91%，净值1.0553，年换手次数15.66，2025年以来收益1.41% - 指数表现：年化收益1.37%，波动率16.22%，最大回撤-22.96%，净值1.0444，2025年以来收益13.96% 4. IM对冲策略表现（中证1000）[59] - 当月连续对冲：年化收益-6.21%，波动率4.77%，最大回撤-14.00%，净值0.8294，年换手次数12，2025年以来收益-10.88% - 季月连续对冲：年化收益-4.53%，波动率5.80%，最大回撤-12.63%，净值0.8511，年换手次数4，2025年以来收益-5.78% - 最低贴水策略：年化收益-4.10%，波动率5.56%，最大回撤-11.11%，净值0.8658，年换手次数15.76，2025年以来收益-5.95% - 指数表现：年化收益1.16%，波动率25.61%，最大回撤-41.60%，净值0.8940，2025年以来收益29.96% 量化因子与构建方式 1. 分红调整年化基差因子 - **因子名称**：分红调整年化基差[20] - **因子构建思路**：衡量股指期货合约价格与标的指数价格之间的差异，剔除分红影响后进行年化处理[20] - **因子具体构建过程**：年化基差 = (实际基差 + (预期)分红点位)/指数价格 × 360/合约剩余天数[20] 2. 波动率指数因子 - **因子名称**：Cinda-VIX[62] - **因子构建思路**：反映期权市场投资者对标的资产未来波动的预期[62] - **因子具体构建过程**：基于期权市场价格计算得出的隐含波动率指数，具有不同期限结构[62] 3. 偏度指数因子 - **因子名称**：Cinda-SKEW[69] - **因子构建思路**：捕捉不同行权价格期权隐含波动率的偏斜特征，反映市场对标的资产未来收益分布的预期[69] - **因子具体构建过程**：通过分析看跌期权与看涨期权的隐含波动率差异，衡量市场对尾部风险的担忧程度[69][70] 因子的回测效果 1. 分红调整年化基差因子取值（截至2025年10月10日）[4][21][27][32][38] - IC当季合约：-8.95% - IF当季合约：-2.17% - IH当季合约：0.87% - IM当季合约：-12.91% 2. 波动率指数因子取值（截至2025年10月10日）[62][70] - 上证50VIX_30：20.50 - 沪深300VIX_30：20.30 - 中证500VIX_30：26.71 - 中证1000VIX_30：24.66 3. 偏度指数因子取值（截至2025年10月10日）[70] - 上证50SKEW：99.06 - 沪深300SKEW：105.08 - 中证500SKEW：101.31 - 中证1000SKEW：104.27

产品结构差异 - 经典雪球结构仅在敲出或到期时一次性获取票息收益，若发生敲入且到期前未敲出则无票息收益 [2] - 经典凤凰结构在每月票息观察日价格高于敲入线即可获得当月派息，敲入事件仅影响发生当月收益 [2] - FCN结构投资者定期收到固定票息，仅在到期日观察是否敲入，敲入概率大大降低 [2] 不同情景损益 - 未发生敲入情景下，三种结构收益类似，均可获得持有期间票息 [3] - 发生敲入且敲出结束情景下，雪球和FCN可获得持有期间票息，凤凰因敲入事件导致票息收入期数减少 [3] - 敲入且未敲出情景下，到期时标的资产价格低于行权价将发生本金亏损：雪球完全不能获得票息必然亏损，凤凰可通过未敲入期间票息弥补部分亏损，FCN的存续期票息收益可作为标的下跌的安全垫 [3] 风险收益特征 - 风险与收益相对应，在其他条件一致情况下，凤凰票息低于雪球，FCN票息一般最低 [4] 市场影响因素 - 三种看涨结构Delta始终大于零，均为做多标的价格的期权，在标的上涨时有利 [7] - 此类结构更适合震荡或温和上涨行情，价格高于敲入线时Delta随标的上涨而变小，价格高于期初价时Delta不足0.4 [7] - 预期波动率与票息呈正相关关系，波动率升高时三种结构达到敲入条件的比例增加，票息相应升高 [8] - 看涨结构在多数情形下做空波动率，波动率下降对持仓有利，波动率处于相对高位是较好参与时机 [10] - 年化贴水率越大时票息越高，贴水相对较高时是较好的购买时机 [13] 标的选择分析 - 挂钩标的选择需关注收益分布特征，大幅下跌概率较大的品种风险更高 [14] - 中证500指数日收益率分布尖峰肥尾特征最明显，恒生科技指数<-3σ概率最小且偏度为正 [14][15] - 恒生科技指数最大回撤达63.56%，中证500指数最大回撤为36.81% [15] - 综合考虑日收益分布和最大回撤，中证500指数是较适合的标的 [14][16] 波动率与回测 - 中证500指数和PTA期货波动率适中，更适合作为此类结构标的 [16] - 历史回测显示FCN可非常大程度上规避敲入损失，胜率显著高于雪球但年化收益不高 [16] - 隐含波动率低于长期中位数时不开仓，雪球敲入概率可大大降低，隐含波动率高于长期中位数时可考虑开仓雪球期权 [16] - 采用隐含波动率择时策略后，雪球敲出概率从86.68%提升至98.82%，敲入概率从13.32%降至1.18% [17] 结构要素调整 - 可通过取消敲入设置降低风险，或调整收益分布将高票息设置在敲出时间更集中的期限 [18] - 可调整障碍价高低或分布，如逐期下调敲出线增大敲入概率，或逐期降低敲入线降低敲入概率 [19]