根据研报内容，现总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲）**[43][44] * **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，目标是获取相对稳定的低风险收益[43][44] * **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，使用70%的资金[44] * **期货端**：做空与现货端名义本金相同的股指期货合约（IC/IF/IH/IM），占用剩余30%的资金，每次调仓后根据产品净值重新计算现货及期货端数量[44] * **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[44] * **回测设置**：回测区间为2022年7月22日至2025年10月24日，不考虑交易手续费、冲击成本及期货合约的不可无限细分性质[44] 2. **模型名称：期现对冲策略（最低贴水）**[43][45] * **模型构建思路**：在连续对冲策略基础上进行优化，通过动态选择年化基差贴水幅度最小的合约，以期降低对冲成本或获取基差收敛收益[43][45] * **模型具体构建过程**： * **现货端与期货端资金分配**：与连续对冲策略相同，现货端70%，期货端30%，并根据净值调整数量[45] * **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[45] * 选择年化基差贴水幅度最小的合约进行开仓[45] * 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）[45] * 每次选择后，即使结果为持有原合约不变，仍继续持有8个交易日[45] * **回测设置**：回测区间为2022年7月22日至2025年10月24日，不考虑交易成本等[45] 3. **因子名称：分红调整年化基差**[19] * **因子构建思路**：为准确反映股指期货合约的真实定价水平，需要剔除合约存续期内指数成分股分红对基差计算的影响，从而得到经分红调整后的年化基差[19] * **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`[19] * 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`[19] * 公式说明：`实际基差`为期货合约收盘价与标的指数收盘价的差值；`(预期)分红点位`为预测的合约存续期内指数成分股分红对指数点位的总影响；`指数价格`为标的指数收盘价；`合约剩余天数`为期货合约距离到期日的天数[19] 4. **因子名称：信达波动率指数 (Cinda-VIX)**[62] * **因子构建思路**：借鉴海外经验并结合中国场内期权市场实际，编制能够反映市场对标的资产未来波动率预期的指数[62] * **因子评价**：该指数能够反映期权市场专业投资者对标的资产未来波动的预期，且具有期限结构，可反映不同期限的波动预期[61][62] 5. **因子名称：信达偏度指数 (Cinda-SKEW)**[66] * **因子构建思路**：通过捕捉不同行权价格期权隐含波动率的偏斜特征，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[66] * **因子评价**：该指数能洞察市场对潜在尾部风险的忧虑程度，当指数超过100时，通常意味着市场对大幅下跌风险的担忧加剧，被称为"黑天鹅指数"[66][67] 模型的回测效果 **回测区间：2022年7月22日至2025年10月24日**[44][45] 1. **IC（中证500）对冲策略**[47] * **当月连续对冲模型**：年化收益-3.21%，波动率3.86%，最大回撤-10.14%，净值0.8999，年换手次数12，2025年以来收益-5.47%[47] * **季月连续对冲模型**：年化收益-2.24%，波动率4.78%，最大回撤-8.34%，净值0.9293，年换手次数4，2025年以来收益-2.47%[47] * **最低贴水策略模型**：年化收益-1.68%，波动率4.58%，最大回撤-7.97%，净值0.9467，年换手次数17.01，2025年以来收益-3.20%[47] * **指数表现（基准）**：年化收益4.53%，波动率21.08%，最大回撤-31.46%，净值1.1541，2025年以来收益30.88%[47] 2. **IF（沪深300）对冲策略**[52] * **当月连续对冲模型**：年化收益0.46%，波动率2.94%，最大回撤-3.95%，净值1.0148，年换手次数12，2025年以来收益-0.85%[52] * **季月连续对冲模型**：年化收益0.74%，波动率3.29%，最大回撤-4.03%，净值1.0241，年换手次数4，2025年以来收益0.43%[52] * **最低贴水策略模型**：年化收益1.22%，波动率3.06%，最大回撤-4.06%，净值1.0398，年换手次数15.15，2025年以来收益0.62%[52] * **指数表现（基准）**：年化收益2.98%，波动率17.11%，最大回撤-25.59%，净值1.0997，2025年以来收益21.99%[52] 3. **IH（上证50）对冲策略**[56] * **当月连续对冲模型**：年化收益1.08%，波动率3.02%，最大回撤-4.22%，净值1.0353，年换手次数12，2025年以来收益0.45%[56] * **季月连续对冲模型**：年化收益1.96%，波动率3.43%，最大回撤-3.75%，净值1.0646，年换手次数4，2025年以来收益1.52%[56] * **最低贴水策略模型**：年化收益1.72%，波动率3.04%，最大回撤-3.91%，净值1.0565，年换手次数15.77，2025年以来收益1.53%[56] * **指数表现（基准）**：年化收益2.09%，波动率16.18%，最大回撤-22.96%，净值1.0693，2025年以来收益16.68%[56] 4. **IM（中证1000）对冲策略**[60] * **当月连续对冲模型**：年化收益-6.29%，波动率4.76%，最大回撤-14.00%，净值0.8302，年换手次数12，2025年以来收益-11.45%[60] * **季月连续对冲模型**：年化收益-4.64%，波动率5.79%，最大回撤-12.63%，净值0.8538，年换手次数4，2025年以来收益-6.42%[60] * **最低贴水策略模型**：年化收益-4.22%，波动率5.55%，最大回撤-11.11%，净值0.8667，年换手次数15.82，2025年以来收益-6.69%[60] * **指数表现（基准）**：年化收益0.89%，波动率25.59%，最大回撤-41.60%，净值0.9219，2025年以来收益27.98%[60] 因子的回测效果 **数据日期：2025年10月24日** 1. **分红调整年化基差因子**[4][20][25][31][37] * **IC当季合约**：取值-8.84%[4][20] * **IF当季合约**：取值-2.90%[4][25] * **IH当季合约**：取值0.42%[4][31] * **IM当季合约**：取值-11.18%[4][37] 2. **信达波动率指数 (Cinda-VIX) 因子**[62] * **上证50VIX_30**：取值19.23[62] * **沪深300VIX_30**：取值19.32[62] * **中证500VIX_30**：取值27.76[62] * **中证1000VIX_30**：取值24.15[62] 3. **信达偏度指数 (Cinda-SKEW) 因子**[67] * **上证50SKEW**：取值101.75[67] * **沪深300SKEW**：取值103.69[67] * **中证500SKEW**：取值102.25[67] * **中证1000SKEW**：取值102.63[67]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 **1 模型名称：期现连续对冲策略[44]** - 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的风险，利用基差收敛效应获取收益或降低风险[44] - 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，使用70%资金[44] - 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[44] - 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[44] - 资金调整：每次调仓后根据产品净值重新计算现货及期货端数量[44] **2 模型名称：期现最低贴水对冲策略[45]** - 模型构建思路：在期现对冲基础上，通过选择年化基差贴水幅度最小的合约进行优化，旨在降低对冲成本[45] - 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，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：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[45] - 持有规则：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）[45] - 资金调整：每次调仓后根据产品净值重新计算现货及期货端数量[45] **3 因子名称：分红调整年化基差[20]** - 因子构建思路：在分析合约基差时剔除分红的影响，获得更真实的基差水平[19][20] - 因子具体构建过程： - 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] - 年化基差计算公式：$$年化基差 = \frac{(实际基差 + (预期)分红点位)}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$$[20] **4 因子名称：信达波动率指数 Cinda-VIX[61]** - 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，借鉴海外经验并结合我国场内期权市场实际情况进行调整[61] - 因子评价：能够准确反映我国市场波动性，具有期限结构特征[61] **5 因子名称：信达波动率偏度指数 Cinda-SKEW[67]** - 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，衡量市场对标的资产未来收益分布的预期[67] - 因子具体构建过程：通过分析SKEW指数的数值及其变化趋势，洞察市场对标的资产未来潜在风险的忧虑[68] - 因子评价：能够捕捉市场对负面事件的预期，被称为"黑天鹅指数"[68] 模型的回测效果 **IC对冲策略表现（回测区间：2022年7月22日至2025年10月17日）[46][47]** - 当月连续对冲模型：年化收益-3.08%，波动率3.87%，最大回撤-9.77%，净值0.9043，年换手次数12，2025年以来收益-5.03%[47] - 季月连续对冲模型：年化收益-2.11%，波动率4.79%，最大回撤-8.34%，净值0.9339，年换手次数4，2025年以来收益-2.01%[47] - 最低贴水策略模型：年化收益-1.54%，波动率4.60%，最大回撤-7.97%，净值0.9512，年换手次数17.12，2025年以来收益-2.75%[47] - 指数表现：年化收益3.46%，波动率21.10%，最大回撤-31.46%，净值1.1155，2025年以来收益26.51%[47] **IF对冲策略表现（回测区间：2022年7月22日至2025年10月17日）[48][52]** - 当月连续对冲模型：年化收益0.47%，波动率2.95%，最大回撤-3.95%，净值1.0151，年换手次数12，2025年以来收益-0.82%[52] - 季月连续对冲模型：年化收益0.70%，波动率3.30%，最大回撤-4.03%，净值1.0225，年换手次数4，2025年以来收益0.27%[52] - 最低贴水策略模型：年化收益1.23%，波动率3.07%，最大回撤-4.06%，净值1.0401，年换手次数15.25，2025年以来收益0.65%[52] - 指数表现：年化收益1.98%，波动率17.13%，最大回撤-25.59%，净值1.0651，2025年以来收益18.16%[52] **IH对冲策略表现（回测区间：2022年7月22日至2025年10月17日）[53][56]** - 当月连续对冲模型：年化收益1.09%，波动率3.03%，最大回撤-4.22%，净值1.0355，年换手次数12，2025年以来收益0.47%[56] - 季月连续对冲模型：年化收益1.99%，波动率3.44%，最大回撤-3.75%，净值1.0654，年换手次数4，2025年以来收益1.60%[56] - 最低贴水策略模型：年化收益1.73%，波动率3.05%，最大回撤-3.91%，净值1.0568，年换手次数15.87，2025年以来收益1.56%[56] - 指数表现：年化收益1.29%，波动率16.21%，最大回撤-22.96%，净值1.0419，2025年以来收益13.69%[56] **IM对冲策略表现（回测区间：2022年7月22日至2025年10月17日）[57][58]** - 当月连续对冲模型：年化收益-6.24%，波动率4.76%，最大回撤-14.00%，净值0.8281，年换手次数12，2025年以来收益-11.12%[58] - 季月连续对冲模型：年化收益-4.58%，波动率5.80%，最大回撤-12.63%，净值0.8487，年换手次数4，2025年以来收益-6.07%[58] - 最低贴水策略模型：年化收益-4.17%，波动率5.55%，最大回撤-11.11%，净值0.8646，年换手次数15.88，2025年以来收益-6.35%[58] - 指数表现：年化收益0.36%，波动率25.62%，最大回撤-41.60%，净值0.8911，2025年以来收益23.95%[58] 因子的回测效果 **分红调整年化基差因子取值（截至2025年10月17日）[21][27][32][37]** - IC当季合约：-12.08%[21] - IF当季合约：-3.13%[27] - IH当季合约：0.03%[32] - IM当季合约：-12.80%[37] **信达波动率指数 Cinda-VIX 因子取值（截至2025年10月17日）[61]** - 上证50VIX_30：22.97[61] - 沪深300VIX_30：24.07[61] - 中证500VIX_30：35.47[61] - 中证1000VIX_30：30.70[61] **信达波动率偏度指数 Cinda-SKEW 因子取值（截至2025年10月17日）[68]** - 上证50SKEW：103.13[68] - 沪深300SKEW：102.83[68] - 中证500SKEW：99.44[68] - 中证1000SKEW：99.76[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]|

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. **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[11] - 具体构建过程： 1) 收集标的指数（中证500/沪深300/上证50/中证1000）成分股的分红数据 2) 按合约存续期（当月/次月/当季/下季）分段汇总预期分红点位 3) 计算公式： $$分红占比 = \frac{存续期内分红点位}{指数价格} \times 100\%$$ 例如中证500下季合约IC2512分红占比0.95%[11] 2. **基差修正模型** - 模型构建思路：剔除分红影响后计算真实基差水平[22] - 具体构建过程： 1) 计算实际基差：期货价格 - 指数价格 2) 加入预期分红调整： $$调整后基差 = 实际基差 + 存续期内未实现分红$$ 3) 年化处理： $$年化基差 = \frac{调整后基差}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$$ 例如IM当季合约年化基差-15.19%[22][41] 3. **期现对冲策略模型** - 模型构建思路：通过期货空头对冲现货多头风险[45][47] - 具体构建过程： - **连续对冲策略**：持有季月/当月合约至到期前2日调仓[46] - **最低贴水策略**：选择年化基差贴水最小的合约，持有8天后调仓[47] - 资金分配：70%配置现货全收益指数，30%用于期货保证金[46] 4. **Cinda-VIX/SKEW指数模型** - 模型构建思路：反映期权市场对波动率和尾部风险的预期[63][68] - 具体构建过程： 1) VIX计算不同期限（30/60/90/120日）隐含波动率 2) SKEW通过虚值期权IV偏斜程度衡量市场恐慌情绪[68] 例如中证1000SKEW达106.38显示尾部风险担忧[69] 模型回测效果 | 策略类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 换手(次/年) | |------------------|----------|--------|----------|---------|-------------| | **IC季月对冲** | -1.77% | 4.81% | -8.34% | 0.9504 | 4 | [49] | **IF最低贴水** | 1.46% | 3.19% | -4.06% | 1.0421 | 15.10 | [54] | **IH季月对冲** | 2.11% | 3.59% | -3.75% | 1.0613 | 4 | [58] | **IM当月对冲** | -5.86% | 4.75% | -14.00% | 0.8528 | 12 | [60] 量化因子与构建方式 1. **年化基差因子** - 构建思路：反映期货市场贴水/升水程度[22] - 测试结果：IC/IF/IH/IM当季合约分别为-10.13%/-2.52%/0.21%/-15.19%[3][41] 2. **VIX期限结构因子** - 构建思路：不同期限隐含波动率的斜率变化[63] - 测试结果：上证50VIX期限结构从"近高远低"转为正向倾斜[4] 3. **SKEW因子** - 构建思路：衡量市场对极端风险的定价[68] - 测试结果：中证1000SKEW达106.38处于80%分位以上[69] 因子回测效果 | 因子类型 | 当期值 | 历史分位 | |----------------|-------------|------------| | **IC年化基差** | -10.13% | 5.00% | [3] | **沪深300VIX** | 16.45点 | 30%分位 | [63] | **上证50SKEW** | 97.52 | 42%分位 | [69] 注：所有模型测试区间为2022年7月22日至2025年6月6日[46][60]，VIX/SKEW数据截至2025年6月6日[63][69]

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]