美联储政策与利率 - 美联储在2025年10月如期降息25个基点，将利率区间降至3.75%–4.00%，为年内第二次降息 [1] - 美联储宣布自2025年12月1日起结束资产负债表缩减，到期美国国债将全部再投资，MBS本金偿还将全部再投资于短期国债 [1] - 美联储主席鲍威尔表示12月是否再次降息"远非已成定局"，FOMC内部意见分歧显著，部分成员主张暂停，整体表述偏鹰 [1][2] 通胀数据 - 美国2025年9月CPI同比上涨3.02%，前值为2.94%，连续5个月反弹 [2] - 9月汽油价格指数上涨4.1%，能源价格指数上涨1.5%，是推动当月总体物价上涨的主要因素 [2] - 9月核心CPI（剔除食品和能源）上涨0.2%，低于前两个月的0.3% [2] 汇率与市场情绪 - 2025年10月间，美元指数变化+2.1%，美联储偏鹰派表述推动了美元指数在月末回升 [2] - VIX指数在10月中冲高后，伴随中美元首会晤以及关税风险阶段性出清而显著回落 [3] 黄金市场供需 - 2024年全年，全球央行累计购金1,044.63吨，目前已经连续第17个季度呈现净购入 [3] - 进入2025年后，全球黄金ETF持仓量出现显著回升，黄金仍然是受到追捧的投资品种 [3] 黄金税收新政 - 2025年10月31日，财政部、税务总局发布黄金有关税收政策，自2025年11月1日起实施 [4] - 新政规定会员单位从交易所购入标准黄金用于投资性用途，发生实物交割出库后再销售的，应视同销售投资性黄金缴纳增值税，且不得开具增值税专用发票 [4] - 税收新政明确了投资黄金通过交易所、加工黄金按消费品税制，旨在避免套利或避税行为 [4] 贵金属策略观点 - 黄金策略为谨慎偏多，短期价格因避险溢价受压制而回落，但长期看仍是难以替代的非美资产，在实际利率预期向下的情况下仍有向上空间 [5][6] - 白银策略为谨慎偏多，短期价格回落，但与黄金共享宏观面逻辑，在实际利率预期向下的情况下仍有向上空间 [7] - 套利策略建议逢低做多金银比价，期权策略建议暂缓 [7]

根据提供的研报内容，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：成交量模型**[1][13] * **模型构建思路：** 基于市场成交量的变化来预测短期市场走势[13] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 2. **模型名称：特征成交量模型**[1][13] * **模型构建思路：** 通过分析具有特定特征的成交量来预测市场走势[1][13] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 3. **模型名称：特征龙虎榜机构模型**[1][13] * **模型构建思路：** 利用龙虎榜中机构投资者的交易行为特征来预测市场[1][13] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 4. **模型名称：智能算法模型**[1][13] * **模型构建思路：** 应用智能算法（如机器学习等）对市场数据进行学习以进行预测，针对不同宽基指数（如沪深300、中证500）有独立模型[1][13] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 5. **模型名称：涨跌停模型**[1][14] * **模型构建思路：** 通过分析市场中涨停和跌停股票的数量或比例来判断市场情绪和中期走势[1][14] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 6. **模型名称：月历效应模型**[1][14] * **模型构建思路：** 基于历史数据中存在的特定月份或时期的规律性表现来预测市场[1][14] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 7. **模型名称：长期动量模型**[1][15] * **模型构建思路：** 依据资产价格的长期趋势（动量）来预测未来走势[1][15] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 8. **模型名称：A股综合兵器V3模型**[1][16] * **模型构建思路：** 一个综合性的A股市场择时模型，整合了多个信号源[1][16] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 9. **模型名称：A股综合国证2000模型**[1][16] * **模型构建思路：** 专门针对国证2000指数的综合性择时模型[1][16] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 10. **模型名称：成交额倒波幅模型**[1][16] * **模型构建思路：** 结合成交额和波动率（倒波幅）来预测港股市场中期走势[1][16] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程 11. **模型名称：杯柄形态识别模型**[43][45][47] * **模型构建思路：** 基于技术分析中的杯柄形态（Cup with Handle）来识别个股的潜在突破机会[43][45][47] * **模型具体构建过程：** 模型识别股价走势中的特定形态，该形态由A点（左杯沿）、B点（杯底）、C点（右杯沿/柄部起点）等关键点定义。当股价在形成“杯”状整理后，在柄部区域进行小幅回调，最终放量突破柄部上轨时，视为买入信号[47][54] 12. **模型名称：双底形态识别模型**[43][48][51] * **模型构建思路：** 基于技术分析中的双底形态（W底）来识别个股的潜在反转机会[43][48][51] * **模型具体构建过程：** 模型识别股价走势中的特定形态，该形态由A点（第一个底）、B点（颈线位）、C点（第二个底）等关键点定义。当股价第二次探底不破前低，并放量突破颈线位时，视为买入信号[51][53] 13. **模型名称：倒杯子形态识别模型**[58] * **模型构建思路：** 识别典型的负向技术形态，用于预警个股的下跌风险[58] * **模型具体构建过程：** 在一波下跌后，股价出现筑顶（A点），随后再次下跌并实现向下突破（E点），形态完成，预示股价可能延续下跌趋势[58] 模型的回测效果 *报告未提供明确的量化回测指标（如年化收益率、夏普比率等），主要展示了模型的最新信号和部分形态组合的阶段性表现。* 1. **杯柄形态组合**：截至报告期，自2020年12月31日以来累计上涨70.89%，同期上证综指上涨14.28%，跑赢56.61个百分点[43] 2. **双底形态组合**：截至报告期，自2020年12月31日以来累计上涨34.32%，同期上证综指上涨14.28%，跑赢20.03个百分点[43] 量化因子与构建方式 *本报告主要侧重于市场择时模型和技术形态识别，未详细阐述用于选股或阿尔法策略的底层量化因子及其构建方式。* 因子的回测效果 *报告未涉及量化因子的独立测试结果。*

英特尔第三季度财报表现 - 公司第三季度净利润扭亏为盈，达到41亿美元，结束了连续六个季度的亏损期，去年同期为净亏损166亿美元 [1][3] - 公司营收好于预期，此次财报标志着公司终结了长达35年来的最长连亏纪录 [3] - 财报发布后，公司股价在盘后交易中上涨约7.7% [1][3] - 今年以来公司股价已上涨超90%，主要涨幅发生在8月之后 [3] 股价驱动因素与市场环境 - 公司股价上涨受到美国政府约90亿美元联邦拨款（转为持有公司约10%股权）以及英伟达50亿美元投资的推动 [3] - 人工智能热潮带动了数据中心整体扩容，图形处理器算力集群需要中央处理器服务器协调，从而拉动了对英特尔至强服务器等传统服务器的需求增长 [5][7] - 有分析认为，公司财报表现亮眼主要得益于整体市场环境改善，而非自身竞争力显著增强 [5][7] 公司业务现状与挑战 - 公司的代工业务预计需要约1000亿美元的资本投入，但至今仍未拿下重量级客户 [3] - 公司首席执行官表示，其首要任务是改进产品线、削减成本，并为代工业务吸引更多客户 [3] 美股市场波动性观察 - 近期财报季，美股个股波动明显加大 [1] - 追踪单只股票波动的VIX EQ指数与衡量整体市场波动性的VIX指数之间的差距创下历史新高，反映出市场对部分科技股的紧张情绪 [9][11] - 差距扩大反映出市场对部分过热的AI概念股及科技股的业绩与估值存在明显的焦虑情绪 [11] - 更多美国科技巨头即将发布财报，将面临盈利考验 [13]

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. 成交量模型 - **模型构建思路**：基于市场成交量的变化来判断短期市场走势[9] - **模型具体构建过程**：通过分析宽基指数的成交量变化情况，构建短期择时信号[9] - **模型评价**：作为短期择时模型，对市场流动性变化较为敏感[9] 2. 低波动率模型 - **模型构建思路**：利用市场波动率特征进行择时判断[9] - **模型具体构建过程**：监测市场波动率水平，当波动率处于低位时给出相应信号[9] - **模型评价**：在低波动环境下对市场风险有较好的预警作用[9] 3. 特征龙虎榜机构模型 - **模型构建思路**：基于龙虎榜机构资金流向构建特征因子[9] - **模型具体构建过程**：跟踪机构资金在龙虎榜上的买卖行为，分析其对市场的影响[9] 4. 特征成交量模型 - **模型构建思路**：结合成交量特征进行市场判断[9] - **模型具体构建过程**：分析成交量的异常变化和模式特征[9] 5. 智能算法沪深300模型 - **模型构建思路**：应用智能算法对沪深300指数进行择时[9] - **模型具体构建过程**：采用机器学习等智能算法分析沪深300指数的价量特征[9] 6. 智能算法中证500模型 - **模型构建思路**：应用智能算法对中证500指数进行择时[9] - **模型具体构建过程**：采用机器学习等智能算法分析中证500指数的价量特征[9] 7. 涨跌停模型 - **模型构建思路**：通过涨跌停板数量变化进行中期择时[12] - **模型具体构建过程**：监控市场涨跌停个股数量和比例的变化趋势[12] 8. 月历效应模型 - **模型构建思路**：基于日历效应进行市场判断[12] - **模型具体构建过程**：分析特定时间周期（如月份）的历史表现规律[12] 9. 长期动量模型 - **模型构建思路**：利用长期动量效应进行择时[13] - **模型具体构建过程**：跟踪指数的长期价格动量趋势[13] - **模型评价**：对长期市场趋势有较好的把握能力[13] 10. A股综合兵器V3模型 - **模型构建思路**：综合多因子多周期的复合择时模型[14] - **模型具体构建过程**：集成短期、中期、长期多个模型的信号进行综合判断[14] 11. A股综合国证2000模型 - **模型构建思路**：专门针对国证2000指数的综合择时模型[14] - **模型具体构建过程**：结合多种择时方法对国证2000指数进行研判[14] 12. 成交额倒波幅模型 - **模型构建思路**：基于成交额与波动率倒数的关系进行港股择时[15] - **模型具体构建过程**：分析成交额与波动率的相对关系变化[15] 13. 形态学择时模型 - **模型构建思路**：基于技术形态识别进行择时判断[41] - **模型具体构建过程**：识别杯柄形态、双底形态等经典技术形态，监控其突破情况[44][45][48][49] - **模型评价**：对个股和指数的技术形态突破有较好的跟踪能力[41] 14. VIX指数监控模型 - **模型构建思路**：通过波动率指数判断市场情绪和风险[37] - **模型具体构建过程**：根据公开披露的VIX计算方法，复现VIX指数并进行日常监控[37] - **模型评价**：与中证指数公司历史VIX指数的相关系数达到99.2%，具有较高的准确性[37] 模型的回测效果 形态学模型表现 - **双底形态组合**：本周下跌-2.06%，相对上证综指跑赢1.37%，2020年12月31日至今累计上涨28.91%，跑赢上证综指18.88%[41] - **杯柄形态组合**：本周下跌-5.45%，相对上证综指跑输-2.02%，2020年12月31日至今累计上涨62.41%，跑赢上证综指52.38%[41] 大师策略监控 - 平台共监控33个大师系列策略，其中价值型19篇、成长型6篇、综合型8篇，用于发现组合暴露因子和设置标准[35] 量化因子与构建方式 1. 资金流向因子 - **因子构建思路**：基于主力资金净流向构建行业轮动因子[16] - **因子具体构建过程**：跟踪各行业主力资金净流入流出情况，识别资金聚集效应[16] 2. 分析师预期因子 - **因子构建思路**：利用分析师一致预期变化构建因子[20] - **因子具体构建过程**：计算分析师上调/下调个股比例，反映市场预期变化[20] 3. 基金仓位因子 - **因子构建思路**：基于基金仓位变化构建市场情绪因子[21][22] - **因子具体构建过程**：监控股票型基金和混合型基金的仓位变动及行业配置变化[21][22] 4. 超低配因子 - **因子构建思路**：利用基金超配低配情况构建行业配置因子[29][30] - **因子具体构建过程**：分析基金仓位与市值占比的差异，计算超低配比例及历史分位数[29][30] 因子的回测效果 基金仓位因子表现 - **股票型基金总仓位**：97.46%，较上周增加144个bps[21][23] - **混合型基金总仓位**：95.41%，较上周增加154个bps[21] - **机构加仓行业**：电子连续4周加仓，家电获得最大加仓[24] - **机构减仓行业**：电力设备及新能源与通信获得最大减仓，通信连续3周减仓[24] 行业推荐因子 - 下周推荐行业：综合、综合金融、纺织服装、钢铁、非银行金融[25][74]

市场整体反应 - 美股开盘表现平淡 波动率指数未见明显动静[3] - 市场流动性充足 美联储逆回购数据稳定 美国国债利率未出现上涨[4] - VIX指数仅出现轻微波动 整体未突破预期线 市场情绪稳定[10] 行业与公司影响 - 科技公司受政府停摆影响有限 海外收入占比较高 仅视为财报备注事项[6] - 军工企业股价小幅走高 出现所谓"停摆红利" 但财务总监采取谨慎策略 推迟项目付款并压缩预算[6] - 依赖政府订单的小公司面临现金流压力 账期被延后[3] 资金流向与交易行为 - 国防主题ETF在停摆消息后出现资金净流入[6] - 银行ETF出现资金净赎回[6] - 高频交易员依赖算法 将政治风险视为波动率上的微小因素[6] 企业应对与预案 - 海外业务企业已将政府停摆纳入风险预案 维持原有投资计划[8] - 金融分析师提前准备应对方案 预计若停摆持续两周将对GDP造成0.18%的影响[3] 驱动因素与市场观点 - 2025年美股涨幅主要依赖人工智能和能源板块 政治事件被视为背景杂音[8] - 市场参与者普遍预期美联储将在危机发生时介入救市[10] - 美国财政部数据显示2025年第三季度末国库现金账户余额约为6700亿美元 主要社保和医疗支出照常进行[3]

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：成交量模型**[11] * **模型构建思路**：基于市场成交量的变化来判断短期市场趋势[11] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 2. **模型名称：低波动率模型**[11] * **模型构建思路**：利用市场波动率的高低来判断市场状态[11] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 3. **模型名称：特征龙虎榜机构模型**[11] * **模型构建思路**：通过分析龙虎榜上机构的买卖行为特征来预测市场动向[11] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 4. **模型名称：特征成交量模型**[11] * **模型构建思路**：基于具有特定特征的成交量数据来构建择时信号[11] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 5. **模型名称：智能算法沪深300模型**[11] * **模型构建思路**：应用智能算法对沪深300指数进行择时判断[11] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 6. **模型名称：智能算法中证500模型**[11] * **模型构建思路**：应用智能算法对中证500指数进行择时判断[11] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 7. **模型名称：涨跌停模型**[12] * **模型构建思路**：通过分析市场中涨跌停股票的数量或比例来判断中期市场情绪[12] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 8. **模型名称：月历效应模型**[12] * **模型构建思路**：基于历史数据中存在的特定月份或时期的规律性效应进行择时[12] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 9. **模型名称：长期动量模型**[13] * **模型构建思路**：根据资产的长期价格动量趋势来判断未来走势[13] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 10. **模型名称：A股综合兵器V3模型**[14] * **模型构建思路**：综合多种择时信号或因子，形成对A股市场的综合判断[14] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 11. **模型名称：A股综合国证2000模型**[14] * **模型构建思路**：综合多种择时信号或因子，形成对国证2000指数的综合判断[14] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 12. **模型名称：成交额倒波幅模型**[15] * **模型构建思路**：结合成交额和波动率（波幅）的倒数关系来构建港股择时模型[15] * **模型具体构建过程**：研报未提供具体构建过程和公式 13. **模型/因子名称：杯柄形态**[40][43][44] * **构建思路**：识别价格图表中类似“杯子和杯柄”的特定看涨形态，预期形态突破后价格将继续上涨[40][43][44] * **具体构建过程**：形态识别涉及寻找价格走势中的特定阶段： * **A点（杯底）**：下跌趋势的末期或阶段性低点[44] * **B点（杯沿）**：价格从A点反弹至前期高点附近[44] * **C点（柄部）**：价格从B点小幅回调形成柄部，通常成交量萎缩[44] * **突破点**：价格放量突破B点与C点连线（柄部上沿）时视为买入信号[44] * **模型/因子评价**：是一种经典的技术分析形态，用于捕捉趋势延续的机会[40] 14. **模型/因子名称：双底形态**[40][47][49] * **构建思路**：识别价格图表中形成两个近似低点（W底）的看涨反转形态，预期形态突破颈线后价格将上涨[40][47][49] * **具体构建过程**：形态识别涉及寻找价格走势中的特定阶段： * **A点（第一个底）**：第一次下跌的低点[49] * **B点（反弹高点/颈线位）**：从A点反弹后遇阻回落的点[49] * **C点（第二个底）**：价格再次下跌，但在A点附近获得支撑形成第二个底，且低点不低于或略低于A点[49] * **突破点**：价格放量突破B点（颈线）时视为买入信号[49] * **模型/因子评价**：是一种常见的技术分析反转形态，用于判断趋势可能发生转变[40] 15. **模型/因子名称：倒杯子形态**[55] * **构建思路**：识别价格图表中类似倒置杯子的特定看跌形态，属于负向形态，预期形态突破后股价可能延续下跌趋势[55] * **具体构建过程**：形态识别涉及寻找价格走势中的特定阶段： * **A点（顶部）**：一波下跌后的反弹高点[55] * **C点（筑顶完成点）**：反弹后形成的顶部区域[55] * **E点（突破点）**：价格向下跌破关键支撑位（如A-C区间下沿）[55] * **模型/因子评价**：是典型的负向形态，用于提示潜在的下行风险[55] 模型的回测效果 1. **杯柄形态模型**，截至2020年12月31日至今，组合累计上涨70.2%，跑赢上证综指指数58.38%[40] 2. **双底形态模型**，截至2020年12月31日至今，组合累计上涨34.23%，跑赢上证综指指数22.41%[40] 量化因子与构建方式 （研报中未明确列出独立于上述模型的量化因子构建细节） 因子的回测效果 （研报中未提供独立因子的具体测试结果取值）

量化模型与构建方式 1. 成交量模型 - 模型构建思路：基于市场成交量数据判断市场短期走势[8] - 模型具体构建过程：通过分析宽基指数的成交量变化情况，设定阈值判断市场中性信号[11] - 模型评价：短期有效的市场情绪指标 2. 低波动率模型 - 模型构建思路：利用市场波动率指标进行择时判断[11] - 模型具体构建过程：计算市场波动率指标，设定中性信号阈值[11] - 模型评价：风险控制型择时模型 3. 特征龙虎榜机构模型 - 模型构建思路：基于龙虎榜机构数据构建特征指标[11] - 模型具体构建过程：分析机构资金流向和交易行为，生成看多信号[11] - 模型评价：反映机构投资者情绪 4. 特征成交量模型 - 模型构建思路：构建特殊的成交量特征指标[11] - 模型具体构建过程：通过成交量异常变化模式识别，生成看空信号[11] - 模型评价：捕捉市场异常交易行为 5. 智能算法沪深300模型 - 模型构建思路：应用智能算法对沪深300指数进行择时[11] - 模型具体构建过程：采用机器学习算法分析多维度市场数据，输出中性信号[11] - 模型评价：基于人工智能的量化择时模型 6. 智能算法中证500模型 - 模型构建思路：应用智能算法对中证500指数进行择时[11] - 模型具体构建过程：采用机器学习算法分析多维度市场数据，输出看空信号[11] - 模型评价：基于人工智能的量化择时模型 7. 涨跌停模型 - 模型构建思路：通过涨跌停板数量分析市场情绪[12] - 模型具体构建过程：统计市场涨跌停股票数量及比例，判断中性信号[12] - 模型评价：反映市场极端情绪 8. 月历效应模型 - 模型构建思路：基于历史月历效应进行择时[12] - 模型具体构建过程：分析历史月份效应规律，输出中性信号[12] - 模型评价：基于季节性效应的择时模型 9. 长期动量模型 - 模型构建思路：利用长期动量效应进行市场判断[13] - 模型具体构建过程：计算长期价格动量指标，生成看多信号[13] - 模型评价：捕捉长期趋势的动量模型 10. A股综合兵器V3模型 - 模型构建思路：综合多因子进行市场综合判断[14] - 模型具体构建过程：整合多个择时模型信号，输出看空结论[14] - 模型评价：多因子综合择时体系 11. A股综合国证2000模型 - 模型构建思路：针对国证2000指数的综合择时模型[14] - 模型具体构建过程：结合多种技术指标，输出看空信号[14] - 模型评价：小盘股综合择时模型 12. 成交额倒波幅模型 - 模型构建思路：通过成交额与波动率关系进行港股择时[15] - 模型具体构建过程：分析成交额与波动率的倒置关系，生成看多信号[15] - 模型评价：港股市场特色择时指标 模型的回测效果 1. 成交量模型 - 信号状态：中性[11] - 覆盖指数：所有宽基指数[11] 2. 低波动率模型 - 信号状态：中性[11] 3. 特征龙虎榜机构模型 - 信号状态：看多[11] 4. 特征成交量模型 - 信号状态：看空[11] 5. 智能算法沪深300模型 - 信号状态：中性[11] 6. 智能算法中证500模型 - 信号状态：看空[11] 7. 涨跌停模型 - 信号状态：中性[12] 8. 月历效应模型 - 信号状态：中性[12] 9. 长期动量模型 - 信号状态：看多[13] 10. A股综合兵器V3模型 - 信号状态：看空[14] 11. A股综合国证2000模型 - 信号状态：看空[14] 12. 成交额倒波幅模型 - 信号状态：看多[15] 量化因子与构建方式 1. 形态学因子（杯柄形态） - 因子构建思路：基于技术分析中的杯柄形态识别[42] - 因子具体构建过程：识别价格走势中的杯柄形态模式，A点为起点，B点为杯底，C点为柄部突破点[46] - 因子评价：经典的技术分析形态因子 2. 形态学因子（双底形态） - 因子构建思路：基于技术分析中的双底形态识别[42] - 因子具体构建过程：识别W底形态，A点为左底，B点为中间高点，C点为右底突破点[50] - 因子评价：反转形态技术因子 3. 形态学因子（倒杯子形态） - 因子构建思路：基于技术分析中的倒杯子形态识别[59] - 因子具体构建过程：识别倒置的杯柄形态，A点为起点，C点为杯顶，E点为向下突破点[60] - 因子评价：负面技术形态预警因子 因子的回测效果 1. 杯柄形态因子 - 本周收益：-3.4%[42] - 相对上证综指超额收益：-2.22%[42] - 累计收益（2020年12月31日至今）：57.8%[42] - 相对上证综指累计超额收益：48.02%[42] 2. 双底形态因子 - 本周收益：1.94%[42] - 相对上证综指超额收益：0.41%[42] - 累计收益（2020年12月31日至今）：48.04%[42] - 相对上证综指累计超额收益：36.6%[42]

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**：基于历史数据对股指期货合约存续期内标的指数成分股的分红进行预测，以修正基差计算[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）成分股未来一年的分红进行预测 2. 计算各期货合约（当月、次月、当季、下季）存续期内的预期分红点位 3. 具体预测值（2025年8月22日）： - 中证500：未来一年分红点位87.44，各合约存续期内分红点位均为0.05[9][11] - 沪深300：未来一年分红点位83.62，各合约存续期内分红点位均为2.45[12][15] - 上证50：未来一年分红点位66.77，各合约存续期内分红点位均为0.85[17][18] - 中证1000：未来一年分红点位66.50，各合约存续期内分红点位均为0.39[19][20] 2. 基差修正模型 **模型构建思路**：剔除分红影响，计算真实反映市场情绪的基差水平[21] **模型具体构建过程**： 1. 计算实际基差：合约收盘价 - 标的指数收盘价 2. 计算预期分红调整后的基差： $$预期分红调整后基差 = 实际基差 + 存续期内未实现的预期分红$$ 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] 3. 期现对冲策略模型 **模型构建思路**：通过持有现货并做空期货合约实现对冲，考虑基差收敛特性进行优化[44][46] **模型具体构建过程**： 包含两种策略： 3.1 连续对冲策略 1. **现货端**：持有标的指数的全收益指数，使用70%资金 2. **期货端**：做空相同名义本金的股指期货合约，使用30%资金 3. **调仓规则**：连续持有季月/当月合约，直至离到期剩余不足2日，以收盘价平仓并开仓下一合约[45] 3.2 最低贴水策略 1. **现货端**：持有标的指数的全收益指数，使用70%资金 2. **期货端**：做空相同名义本金的股指期货合约，使用30%资金 3. **调仓规则**： - 计算所有可交易合约的年化基差 - 选择年化基差贴水幅度最小的合约开仓 - 同一合约持有8个交易日或离到期不足2日时调仓 - 排除剩余到期日不足8日的合约[46] 4. 信达波动率指数（Cinda-VIX） **因子构建思路**：反映期权市场投资者对标的资产未来波动率的预期，借鉴海外经验并结合中国场内期权市场实际情况[62] **因子具体构建过程**：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》中的算法编制[62] 5. 信达偏度指数（Cinda-SKEW） **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，衡量市场对尾部风险的预期[67] **因子具体构建过程**：通过分析虚值看涨期权与看跌期权的隐含波动率偏斜程度编制[67] 模型的回测效果 1. 中证500股指期货期现对冲策略（2022年7月22日至2025年8月22日） | 策略类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 年换手次数 | 2025年以来收益 | |---------|---------|--------|----------|------|------------|---------------| | 当月连续对冲 | -3.07% | 3.82% | -9.27% | 0.9086 | 12 | -4.60% | | 季月连续对冲 | -2.31% | 4.71% | -8.34% | 0.9307 | 4 | -2.33% | | 最低贴水策略 | -1.40% | 4.60% | -7.97% | 0.9577 | 17.24 | -2.11% | | 指数表现 | 2.68% | 20.96% | -31.46% | 1.0848 | —— | 23.03% |[48] 2. 沪深300股指期货期现对冲策略（2022年7月22日至2025年8月22日） | 策略类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 年换手次数 | 2025年以来收益 | |---------|---------|--------|----------|------|------------|---------------| | 当月连续对冲 | 0.38% | 2.97% | -3.95% | 1.0116 | 12 | -1.18% | | 季月连续对冲 | 0.52% | 3.32% | -4.03% | 1.0160 | 4 | -0.38% | | 最低贴水策略 | 1.18% | 3.10% | -4.06% | 1.0366 | 15.29 | 0.30% | | 指数表现 | 1.06% | 17.05% | -25.59% | 1.0330 | —— | 14.60% |[53] 3. 上证50股指期货期现对冲策略（2022年7月22日至2025年8月22日） | 策略类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 年换手次数 | 2025年以来收益 | |---------|---------|--------|----------|------|------------|---------------| | 当月连续对冲 | 0.97% | 3.08% | -4.22% | 1.0302 | 12 | -0.06% | | 季月连续对冲 | 1.87% | 3.49% | -3.76% | 1.0585 | 4 | 0.91% | | 最低贴水策略 | 1.63% | 3.09% | -3.91% | 1.0511 | 15.94 | 0.99% | | 指数表现 | 0.91% | 16.27% | -22.96% | 1.0281 | —— | 12.19% |[57] 4. 中证1000股指期货期现对冲策略（2022年7月22日至2025年8月22日） | 策略类型 | 年化收益 | 波动率 | 最大回撤 | 净值 | 年换手次数 | 2025年以来收益 | |---------|---------|--------|----------|------|------------|---------------| | 当月连续对冲 | -6.21% | 4.72% | -14.01% | 0.8345 | 12 | -10.38% | | 季月连续对冲 | -4.69% | 5.76% | -12.63% | 0.8580 | 4 | -6.09% | | 最低贴水策略 | -4.04% | 5.55% | -11.11% | 0.8702 | 15.91 | -5.26% | | 指数表现 | 0.78% | 25.69% | -41.60% | 0.9387 | —— | 27.01% |[59] 因子的回测效果 1. 信达波动率指数（Cinda-VIX）取值（2025年8月22日） - 上证50VIX_30: 24.31[62][63] - 沪深300VIX_30: 22.97[62][63] - 中证500VIX_30: 32.58[62][63] - 中证1000VIX_30: 29.50[62][63] 2. 信达偏度指数（Cinda-SKEW）取值（2025年8月22日） - 上证50SKEW: 99.82[68][71] - 沪深300SKEW: 104.77[68][71] - 中证500SKEW: 98.22[68][71] - 中证1000SKEW: 106.46[68][71]

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