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 IH 恢复升水格局，警惕中证 500 尾部风险 [Table_ReportTime] 2025 年 7 月 19 日 执业编号：S1500521070001 联系电话：+86 18616021459 邮 箱：yumingming@cindasc.com [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 信达证券股份有限公司 CINDA S ...

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** - **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. 计算各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. 2025年7月11日预测值：中证500(79.05)、沪深300(68.57)、上证50(50.38)、中证1000(58.71)[9][10][12][14][16][18] 2. **模型名称：期现对冲策略** - **模型构建思路**：通过期货端对冲现货风险，利用基差收敛特性优化收益[44][46] - **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（70%资金） 2. 期货端做空等额名义本金的股指期货合约（30%资金） 3. 调仓规则：季月/当月合约持有至到期前2日切换 - **最低贴水策略**： 1. 选择年化基差贴水幅度最小的合约开仓 2. 同一合约持有8个交易日或到期前2日切换[46] 3. **模型名称：信达波动率指数（Cinda-VIX）** - **模型构建思路**：反映期权市场对标的资产未来波动率的预期[61] - **模型评价**：能有效捕捉市场恐慌情绪，期限结构可反映不同时间维度的风险预期[61] 4. **模型名称：信达偏度指数（Cinda-SKEW）** - **模型构建思路**：通过期权隐含波动率偏斜特征衡量市场尾部风险[69] - **模型评价**：SKEW>100表明市场对下跌风险担忧加剧，与VIX结合可增强预警效果[70] 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（2022/7/22-2025/7/11）** - 当月连续对冲：年化收益-2.83%，波动率3.87%，最大回撤-8.26% - 季月连续对冲：年化收益-2.06%，波动率4.77%，最大回撤-8.34% - 最低贴水策略：年化收益-1.06%，波动率4.67%，最大回撤-7.97%[48] 2. **IF对冲策略** - 最低贴水策略表现最优：年化收益1.31%，波动率3.14%，净值1.0392[51] 3. **IH对冲策略** - 季月连续对冲表现最优：年化收益1.97%，净值1.0593[54] 4. **IM对冲策略** - 最低贴水策略：年化收益-3.83%，但最大回撤(-11.11%)显著优于指数(-41.60%)[59] 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[20] - **因子具体构建过程**： $$年化基差 = \frac{期货价格 - 指数价格 + 预期分红}{指数价格} \times \frac{360}{剩余天数}$$ - **因子评价**：小盘股指(IC/IM)基差贴水更显著，对对冲策略收益影响较大[21][39] 2. **因子名称：VIX期限结构因子** - **因子构建思路**：通过不同期限VIX差值反映市场短期/长期风险预期差异[61] - **因子取值**： - 上证50VIX(30日):19.77 - 中证500VIX(30日):25.01（显著高于其他指数）[61][63] 3. **因子名称：SKEW因子** - **因子构建思路**：虚值看跌期权隐含波动率溢价程度[69] - **因子取值**： - 中证500SKEW:102.27（突破80%历史分位警戒线）[70][75] 因子的回测效果 1. **年化基差因子** - IC当季合约：当前贴水7.95%，较前周上行[21] - IM当季合约：贴水10.46%，2022年以来中位数下方[39] 2. **VIX因子** - 中证500VIX(25.01)持续高于沪深300VIX(18.92)，反映小盘股波动风险溢价[61] 3. **SKEW因子** - 中证500SKEW(102.27)与高VIX形成共振，提示尾部风险[70]

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的分红点位[9] - **模型具体构建过程**： 1. 对标的指数（中证500、沪深300、上证50、中证1000）未来一年内成分股分红进行预估 2. 按合约存续期分段计算分红点位（如IC2507存续期内分红预估为9.0点）[9] 3. 计算公式： $$ \text{分红调整基差} = \text{实际基差} + \text{存续期内未实现预期分红} $$ $$ \text{年化基差} = \frac{\text{实际基差} + \text{预期分红点位}}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}} $$[20] - **模型评价**：有效分离分红对基差的影响，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）** - **模型构建思路**：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[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. 滚动卖空下一合约，占用30%资金[45] - **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，持有8个交易日或到期前2日调仓[46] 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 | 2025年收益 | |------------------------|----------|--------|----------|--------|------------|------------| | **IC当月连续对冲** | -2.73% | 3.88% | -8.15% | 0.9221 | 12 | -3.24% | | **IC季月连续对冲** | -1.93% | 4.77% | -8.34% | 0.9446 | 4 | -0.94% | | **IC最低贴水策略** | -0.95% | 4.68% | -7.97% | 0.9725 | 17.40 | -0.63% | | **IF最低贴水策略** | 1.37% | 3.15% | -4.06% | 1.0406 | 15.36 | 0.70% | | **IH季月连续对冲** | 2.04% | 3.56% | -3.75% | 1.0609 | 4 | 1.15% | | **IM最低贴水策略** | -3.76% | 5.60% | -11.11% | 0.9009 | 15.96 | -3.47% |[48][53][57][59] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Cinda-VIX波动率指数** - **因子构建思路**：反映期权市场对标的资产未来波动率的预期[62] - **因子具体构建过程**： 1. 基于不同期限期权合约隐含波动率计算 2. 编制30日/60日/90日/120日期限结构[62] - **因子评价**：专业投资者情绪的高效指标，预警市场风险 2. **因子名称：Cinda-SKEW偏斜指数** - **因子构建思路**：捕捉期权隐含波动率的偏斜特征，衡量尾部风险预期[70] - **因子具体构建过程**： 1. 分析虚值看涨/看跌期权波动率差异 2. 当SKEW>100时提示极端下跌风险[71] 因子的回测效果 | 因子类型 | 2025年7月4日取值 | 历史分位阈值 | |-------------------|------------------|--------------------| | **上证50VIX_30** | 17.29 | 30%分位低位区间 | | **沪深300SKEW** | 101.40 | 突破70%分位警戒线 | | **中证1000SKEW** | 102.73 | 反映尾部风险增强 |[62][71][76]

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**：基于历史数据预测股指期货合约存续期内标的指数的分红点位，用于修正基差计算[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，公式为： $$ \text{预期分红调整后的基差} = \text{实际基差} + \text{存续期内未实现的预期分红} $$ 2. 年化基差计算： $$ \text{年化基差} = \frac{(\text{实际基差} + \text{预期分红点位})}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}} $$ 3. 具体预测值（2025年6月27日）： - 中证500：78.03点 - 沪深300：69.93点 - 上证50：55.49点 - 中证1000：69.32点[9][10][12][14][16][18] 2. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲与最低贴水策略）** - **模型构建思路**：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[43][45] - **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，切换至下一合约 2. 现货端使用70%资金，期货端做空等额名义本金合约 - **最低贴水策略**： 1. 调仓时选择年化基差贴水幅度最小的合约 2. 同一合约至少持有8个交易日或到期前2日切换[45] - **模型评价**：最低贴水策略通过主动选择贴水较小的合约，降低对冲成本[47][52][56][58] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Cinda-VIX（波动率指数）** - **因子构建思路**：反映期权市场对标的资产未来波动率的预期[61] - **因子具体构建过程**： 1. 基于不同期限期权隐含波动率编制 2. 计算30日、60日、90日、120日VIX期限结构[61][62][65][67] - **因子评价**：VIX期限结构平坦化表明短期风险预期弱化[61] 2. **因子名称：Cinda-SKEW（风险偏度指数）** - **因子构建思路**：衡量市场对极端下跌风险的担忧程度[69] - **因子具体构建过程**： 1. 分析虚值看跌期权与看涨期权的隐含波动率偏斜 2. SKEW>100表示市场担忧尾部风险[69][70] - **因子评价**：SKEW跌破100阈值显示市场风险偏好回升[70] --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（2022年7月22日至2025年6月27日）** - 最低贴水策略：年化收益-0.98%，最大回撤-7.97%，年换手17.53次[47] - 季月连续对冲：年化收益-2.08%，最大回撤-8.34%[47] 2. **IF对冲策略** - 最低贴水策略：年化收益1.42%，波动率3.16%[52] 3. **IH对冲策略** - 最低贴水策略：年化收益1.76%，净值1.0521[56] 4. **IM对冲策略** - 最低贴水策略：年化收益-3.79%，最大回撤-11.11%[58] --- 因子的回测效果 1. **Cinda-VIX（2025年6月27日）** - 上证50VIX_30：17.47 - 中证500VIX_30：23.84[61][62] 2. **Cinda-SKEW** - 中证500SKEW：93.74（低于100安全阈值）[70][76]

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** - **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的分红点位[9] - **模型具体构建过程**： 1. 对标的指数（如中证500、沪深300等）未来一年的成分股分红进行预估 2. 按合约存续期分段计算分红点位（如当月、次月、当季、下季合约） 3. 计算公式： $$ \text{分红调整后基差} = \text{实际基差} + \text{存续期内未实现的预期分红} $$ $$ \text{年化基差} = \frac{\text{实际基差} + \text{预期分红点位}}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}} $$ 4. 输出各合约存续期内的分红点位占比（如中证500下季合约分红占比1.21%）[9][20] 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对冲现货风险，优化基差收敛收益[48][49] - **模型具体构建过程**： - **连续对冲策略**： 1. 现货端持有标的指数全收益指数（70%资金） 2. 期货端做空等额名义本金的股指期货合约（30%资金） 3. 调仓规则：持有季月/当月合约至到期前2日，切换至下一合约[48] - **最低贴水策略**： 1. 调仓时选择年化基差贴水幅度最小的合约 2. 同一合约至少持有8个交易日或到期前2日切换[49] 3. **因子名称：Cinda-VIX（波动率指数）** - **因子构建思路**：反映期权市场对标的资产未来波动率的预期[65] - **因子具体构建过程**： 1. 基于不同期限（30/60/90/120日）期权隐含波动率计算 2. 输出主要指数VIX值（如上证50VIX_30为18.91）[65][66] 4. **因子名称：Cinda-SKEW（偏斜指数）** - **因子构建思路**：衡量市场对极端下跌风险的担忧程度[72] - **因子具体构建过程**： 1. 分析虚值看跌期权与看涨期权的隐含波动率偏斜 2. 数值超过100表示市场担忧尾部风险（如沪深300SKEW达108.2）[73][79] --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（中证500）** - 年化收益：-1.64%（季月连续对冲） - 波动率：4.83% - 最大回撤：-8.34% - 2025年以来收益：0.05%[51] 2. **IF对冲策略（沪深300）** - 年化收益：0.99%（季月连续对冲） - 波动率：3.41% - 最大回撤：-4.03% - 2025年以来收益：0.83%[56] 3. **IH对冲策略（上证50）** - 年化收益：2.14%（季月连续对冲） - 波动率：3.61% - 最大回撤：-3.75% - 2025年以来收益：1.18%[60] 4. **IM对冲策略（中证1000）** - 年化收益：-4.12%（季月连续对冲） - 波动率：5.81% - 最大回撤：-12.63% - 2025年以来收益：-2.55%[62] --- 因子的回测效果 1. **Cinda-VIX（30日）** - 上证50VIX：18.91 - 沪深300VIX：17.52 - 中证500VIX：24.78 - 中证1000VIX：26.65[65][66] 2. **Cinda-SKEW（30日）** - 上证50SKEW：107.30 - 沪深300SKEW：108.20 - 中证500SKEW：101.41 - 中证1000SKEW：110.79[73][79] --- 模型与因子评价 1. **分红点位预测模型**：有效修正基差计算，提升对冲策略准确性[20] 2. **最低贴水策略**：通过动态选择贴水最小合约，显著降低对冲成本（如IC最低贴水策略年化收益-0.61% vs 指数-3.72%）[51] 3. **Cinda-SKEW**：对市场极端风险预警效果显著（如SKEW突破99%分位预示权重股下跌风险）[73]