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. **模型名称：股指期货期现套利模型**[45][46] **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进行低买高卖操作，并持有至基差收敛以获取无风险收益[45] **模型具体构建过程**：模型基于期货价格在交割日会与现货价格收敛的理论，分为正向套利和反向套利两种策略[45] - **正向套利**：当现货被低估而期货被高估时，卖出期货合约，买入现货[46] - **反向套利**：当现货被高估而期货被低估时，买入期货合约，卖出现货[46] **套利收益率计算公式**： 正向套利收益率公式为： $$P={\frac{(F_{\mathrm{t}}-S_{\mathrm{t}})-(S_{\mathrm{t}}+F_{\mathrm{t}}M_{\mathrm{t}})(1+r_{\mathrm{t}})^{\frac{T-t}{360}}-S_{\mathrm{t}}C s-F_{\mathrm{t}}C f)}{S_{\mathrm{t}}+F_{\mathrm{t}}M_{\mathrm{t}}}}$$ [46] 反向套利收益率公式为： $$P={\frac{(S_{t}-F_{t})-(S_{t}M l+F_{t}M_{f})(1+r_{f})^{\frac{T-t}{360}}-S_{t}C s-F_{t}C f-S_{t}r^{\frac{T-t}{360}})}{S_{t}M l+F_{t}M_{f}}}$$ [46] 其中，`S_t`和`F_t`分别为t时刻现货与期货价格，`S_T`和`F_T`为T时刻价格，`M_f`和`M_l`为期货与融券保证金比率，`C_s`和`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] **参数设定**：计算中，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%，暂不考虑分红影响[46] 2. **因子名称：分红点位预测因子**[47][50] **因子构建思路**：通过预测指数成分股的分红，来修正股指期货的基差率，从而更准确地反映市场真实的基差水平[47] **因子具体构建过程**：因子构建的核心是对指数成分股未来分红点位的预测，具体方法如下[47]： - **分红进度处理**：对于已实施或已公布分红预案的股票，按照实际实施或预案计算；对于未公布分红预案的股票，使用EPS乘以预测派息率进行估算[47] - **EPS取值规则**： - 若预测时间t在10月之前，且上年度公司分红未结束，则使用上年度数据进行预测，EPS取年报披露的EPS；若年报EPS未披露，则取上年度12月31日的EPS_TTM[47][48] - 若预测时间t在10月之后，对于已结束分红的公司，需对明年分红进行预测，EPS取值为t时间的EPS_TTM[47][48] - **预测派息率取值规则**： - 对于过去三年稳定派息的公司，预测派息率取过去三年派息率均值[48][52] - 对于稳定派息不足三年但持续盈利的公司，预测派息率取上一年度的派息率[48][52] - 对于过去一年未盈利、正在资产重组、上市不足一年的公司，若没有分红预告，则认为其不分红，预测派息率为0[49][52] - **分红点位计算**：最终的分红点位影响通过以下公式计算： $$分红点位 = \sum \frac{每股分红 * 指数收盘价 * 成分股权重}{成分股收盘价} = \sum \frac{EPS * 预测派息率 * 指数收盘价 * 成分股权重}{成分股收盘价}$$ [50] 3. **模型名称：卖方策略观点大模型汇总流程**[39][42] **模型构建思路**：利用大语言模型（LLM）自动化处理大量卖方策略报告，提取并汇总市场及行业观点，识别共识与分歧，为投资者提供参考[5][39] **模型具体构建过程**：通过构建多套提示词（prompts），让大模型完成从含观点的研报筛选、市场观点和行业观点的原文信息提取，到最终观点汇总的全流程[39][42] 模型的回测效果 *（注：研报中未提供具体的量化模型回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）* 量化因子与构建方式 *（注：研报中除“分红点位预测因子”外，未详细描述其他独立的量化因子构建）* 因子的回测效果 *（注：研报中未提供“分红点位预测因子”或其他因子的具体测试结果，如IC值、IR值、因子收益率等）*

你或许没有交易过股指期货，但一定在市场上听过它的"传说"，甚至早就在借它来观察预判股市走向：老股民每天盘前浏览最新市场资讯时必看的昨 夜"A50"走势，这就是一个股指期货产品，全称是"富时中国A50股指期货"。 对专业投资机构而言，股指期货是一个用来对冲风险、增厚收益的基本工具——仓位重的时候，就会配置股指期货空头来对冲风险。在极端市场环境之下， 对冲基金甚至能借助做空股指期货来获利——从1987年"黑色星期一"到2008年美国次债危机引发的市场崩盘中，都不乏对冲基金做空股指期货逆市狂赚一战 成名的案例。 可以清楚地看到，美国标普500指数价格与其股指期货的持仓量有着极高的负相关性，每当市场大幅下跌，股指期货的持仓数就会迅速上升（为方便对比， 图中标普500收盘价取的是倒数——蓝线峰值越高，代表标普500跌得越惨），股指期货持仓数在一定程度上甚至能用于精准研判大盘走势！ 大多数人都并不适合通过股指期货去押注小概率事件谋求"一夜暴富"。但这并不妨碍我们去掌握这个进阶工具的特性与优势，实现对冲风险、增厚回报的目 标。 股指期货相对于传统股票市场而言，具备三大优势： 利用股指期货的上述优势，普通投资者不仅可以将其作 ...

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]

股指期货市场表现 - 上周四大期指主力合约全面上涨，中证1000期指涨幅最大达2.83%，上证50期指涨幅最小为1.09% [3][12] - IF、IC、IM贴水收窄，IH升水转贴水，四大期指均为贴水状态 [3][12] - IF、IC、IH和IM的当月、下月、当季和下季合约平均成交量均下降，IF降幅最大为-31.55%，IM降幅最小为-19.58% [3][12] - IF、IC、IH和IM上周五合计持仓量均下降，IH降幅最大为-7.34%，IM降幅最小为-1.19% [3][12] 基差与跨期价差 - IF、IC、IM和IH当季合约年化基差率分别为-3.64%、-11.53%、-12.26%和-0.34% [3][12] - IF、IM贴水收窄，IC贴水加深，IH升水转贴水 [3][12] - IF、IC、IM和IH当月合约与下月合约跨期价差率分别处在2019年以来68.20%、83.60%、73.60%和39.80%分位数 [4][13] - IF主力合约存在反套机会，剩余5个交易日正反套当月合约基差率需分别达到0.33%和-0.48% [4][13] 分红预测与市场预期 - 8月分红对沪深300、中证500、上证50和中证1000指数8月主力合约点位影响分别为1.42、2.35、1.01和0.75 [5][13] - IH主力合约转回贴水格局，市场对上证50预期回归正常 [5][14] - IF、IC、IM主力合约贴水收窄显示市场情绪回暖 [5][14] - 7月CPI同比持平，宏观数据稳定，叠加新藏铁路公司成立等事件催化活跃板块 [5][14] 卖方策略观点 - 11家券商认为A股市场前景乐观，8家看好微观流动性宽松支撑市场，7家认为政策利好提振风险偏好 [6][41] - 金融、有色、军工板块获得一致性看好 [6][42] - 5家券商看好AI、机器人、半导体等科技成长方向 [46] - 3家券商建议配置港股金融和科技板块，但需警惕外部流动性扰动 [46] 股指期货数据详情 - 沪深300指数主力合约涨跌幅1.27%，基差率-0.530%，跨期价差分位数68.20% [15] - 中证500指数主力合约涨跌幅1.92%，基差率-1.526%，跨期价差分位数83.60% [15] - 中证1000指数主力合约涨跌幅2.83%，基差率-1.508%，跨期价差分位数73.60% [15] - 上证50指数主力合约涨跌幅1.09%，基差率-0.135%，跨期价差分位数39.80% [15]

基差情况 - 沪深300 IF2508合约贴水11.73点 [1] - 上证50 IH2508合约贴水0.13点 [1] - 中证500 IC2508合约贴水47.4点 [1] - 中证1000 IM2508合约贴水53.67点 [1] 月差情况 - 沪深300 IF2508-2509合约价差为12.6点 [1] - 上证50 IH2508-2509合约价差为-0.4点 [1] - 中证500 IC2508-2509合约价差为61.8点 [1] - 中证1000 IM2508-2509合约价差为74.4点 [1]

基差情况 - 沪深300 IF2508合约较现货指数贴水5.19点 [1] - 上证50 IH2508合约较现货指数升水0.61点 [1] - 中证500 IC2508合约较现货指数贴水39.74点 [1] - 中证1000 IM2508合约较现货指数贴水48.19点 [1] 跨月价差 - 沪深300期货近月IF2508合约与次月IF2509合约价差为12.2点 [1] - 上证50期货近月IH2508合约与次月IH2509合约价差为-0.4点 [1] - 中证500期货近月IC2508合约与次月IC2509合约价差为61.8点 [1] - 中证1000期货近月IM2508合约与次月IM2509合约价差为75.0点 [1]

基差情况 - 沪深300 IF2508合约较现货指数贴水0.62点 [1] - 上证50 IH2508合约较现货指数升水4.01点 [1] - 中证500 IC2508合约较现货指数贴水37.13点 [1] - 中证1000 IM2508合约较现货指数贴水42.88点 [1] 跨月价差 - 沪深300期货近月IF2508合约与次月IF2509合约价差为9.2点 [1] - 上证50期货近月IH2508合约与次月IH2509合约价差为-1.2点 [1] - 中证500期货近月IC2508合约与次月IC2509合约价差为56.0点 [1] - 中证1000期货近月IM2508合约与次月IM2509合约价差为68.8点 [1]

股指期货套利监测数据 基差情况 - 沪深300 IF2508合约贴水4.62点 [1] - 上证50 IH2508合约升水3.23点 [1] - 中证500 IC2508合约贴水49.42点 [1] - 中证1000 IM2508合约贴水55.38点 [1] 月差情况 - 沪深300 IF2508-2509价差为9.2点 [1] - 上证50 IH2508-2509价差为0.2点 [1] - 中证500 IC2508-2509价差为52.0点 [1] - 中证1000 IM2508-2509价差为72.6点 [1]

基差数据 - 沪深300 IF2506合约贴水18.58 [1] - 上证50 IH2506合约贴水15.25 [1] - 中证500 IC2506合约贴水36.68 [1] - 中证1000 IM2506合约贴水52.64 [1] 月差数据 - 沪深300 IF2506-2507价差为37.4 [1] - 上证50 IH2506-2507价差为30.8 [1] - 中证500 IC2506-2507价差为70.4 [1] - 中证1000 IM2506-2507价差为94.0 [1]

股指期货套利监测数据 - 沪深300 IF2506合约贴水26.34点 [1] - 上证50 IH2506合约贴水17.22点 [1] - 中证500 IC2506合约贴水51.21点 [1] - 中证1000 IM2506合约贴水69.17点 [1] 股指期货月差数据 - 沪深300 IF2506-2507价差为39.2点 [1] - 上证50 IH2506-2507价差为30.2点 [1] - 中证500 IC2506-2507价差为68.8点 [1] - 中证1000 IM2506-2507价差为91.2点 [1]