报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 股指期货市场情绪退潮，量缩、分歧情绪加重，可转向哑铃配置或适当降仓 [1][6] - 股指期权市场延续对冲防御思路，续持看跌期权防御为主 [1][6] - 国债期货市场回到股债跷跷板逻辑，后续需关注股市表现，股市调整债市多头情绪或升温 [2][6] 根据相关目录分别进行总结 行情观点 - 股指期货：昨日全A指数连续第二日回撤，下跌1.19%，量能收窄至2.4万亿附近，资金维度有多重转弱迹象，操作建议为IM多单+红利风格或半仓持有IM多单 [1][6] - 股指期权：昨日权益市场走势偏弱，沪指收跌1.16%，期权各品种成交额下行，持仓量PCR指标持续回落，隐含波动率涨跌互现，操作建议为对冲防御 [1][6] - 国债期货：昨日债市回到股债跷跷板逻辑，股市偏弱带动避险和债市多头情绪升温，各品种主力合约持仓均上升，T和TL主力合约持仓量增加较多，操作建议包括趋势策略震荡、套保关注基差低位空头套保等 [2][6][7] 经济日历 - 欧盟7月欧元区失业率季调为6.2%，8月欧元区CPI同比初值为2.1%，核心CPI同比为2.3%，7月欧元区PPI环比为0.4%，同比为0.4% [9] 重要信息资讯跟踪 - 财政部与央行联合工作组召开第二次组长会议，肯定协同成效，将继续推动债券市场平稳健康发展 [10] - 8月全国乘用车市场零售195.2万辆，同比增长3%，较上月增长7%，今年累计零售1469.8万辆，同比增长9%；厂商批发240.9万辆，同比增长12%，较上月增长8%，今年累计批发1793.4万辆，同比增长12% [10] 衍生品市场监测 - 包含股指期货、股指期权、国债期货数据，但文档未给出具体数据内容 [11][15][27]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 未提及 各部分内容总结 行情回顾 - 上证50收盘价1960.61，涨跌幅77.45%，成交额2992.881亿元，成交量0.39亿[3] - 沪深300收盘价7779.99，涨跌幅 - 0.74%，成交额303.93亿元，成交量7313.8824亿[3] - 中证1000收盘价4490.4528，涨跌幅 - 2.50%，成交额5985.14亿元，成交量350.44亿[3] - 上证指数跌0.45%报3858.13点，深证成指跌2.14%，创业板指跌2.85%，北证50涨0.4%，科创50跌2.13%，万得全A跌1.48%，万得500跌0.98%，中证A500跌1.11%，A股全天成交2.91万亿元，上日成交2.78万亿元[5] 中金所股指期权成交情况 - 上证50认购期权成交量3.72万张，认沽期权成交量6.96万张，成交PCR为0.56；认购期权持仓量9.32万张，认沽期权持仓量5.60万张，持仓PCR为0.66，总持仓量22.30万张[3] - 沪深300认购期权成交量12.28万张，认沽期权成交量6.81万张，成交PCR为0.55；认购期权持仓量10.25万张，认沽期权持仓量19.09万张，持仓PCR为0.85，总持仓量12.05万张[3] - 中证1000认购期权成交量38.92万张，认沽期权成交量19.79万张，成交PCR为0.97；认购期权持仓量33.98万张，认沽期权持仓量17.07万张，持仓PCR为0.99，总持仓量16.91万张[3] 各指数波动率分析 - 上证50、沪深300、中证1000均展示了历史波动率锥和波动率微笑曲线及下月平值隐波情况[3][4]

报告行业投资评级 - 股指期货：震荡偏强 [7] - 股指期权：震荡 [7] - 国债期货：震荡偏弱 [8] 报告的核心观点 - 股指期货筹码有松动迹象，建议配置红利+IM多单应对行情；股指期权需对冲防御，今明两日可少量买入看跌期权；国债期货需继续关注股市表现，债市整体偏谨慎 [2][7][8] 根据相关目录分别进行总结 行情观点 股指期货 - 昨日盘面单边下行，全A指数下跌1.48%，强势科技方向补跌，市场量能逼近3万亿；期货持仓量大幅抬升，对冲避险情绪强化，周一贴水扩大情况改善，基差全面收窄；后续市场观点有分歧，不排除资金调仓换股，由双创进入哑铃结构防御；操作建议为IM多单+红利风格 [2][7] 股指期权 - 昨日权益市场震荡下探，沪指收跌0.45%；期权各品种成交额提升33.71%，持仓量PCR指标回落5.56%，当月合约隐含波动率走强且日内波动大；期权市场有对冲避险需求，建议今明两日少量买入看跌期权防御，期权端适当止盈止损，交易重新锚定档位 [2][7] 国债期货 - 昨日国债期货全线收跌，T主力合约震荡，持仓量小幅下降；股市偏弱但债市未走强，TL表现偏弱，原因一是市场对股市表现分歧大，二是混债基金赎回对股债有扰动；后续需关注股市表现和风险偏好变化，债市偏谨慎；操作上趋势策略震荡偏谨慎，套保策略关注基差低位空头套保，基差策略关注长端套利机会，曲线策略关注曲线做陡 [3][8][9] 经济日历 - 展示当周欧盟和美国部分经济指标的前值、预测值和公布值，如7月欧元区失业率、8月欧元区CPI同比初值、8月美国ISM制造业PMI等 [10] 重要信息资讯跟踪 - 9月2日乘联分会数据显示，8月全国新能源乘用车厂商批发销量130万辆，同比增长24%，环比增长10%，1 - 8月累计批发893万辆，同比增长34%；9月2日央行公布8月流动性投放情况，MLF净投放3000亿元，PSL净回笼1608亿元，买断式逆回购净投放3000亿元，未进行公开市场国债买卖 [11] 衍生品市场监测 - 包含股指期货、股指期权、国债期货数据，但文档未给出具体内容 [12][16][28]

市场总体表现 - 2024年银行间衍生品市场交易名义本金达235.4万亿元，同比增长19.7% [1] - 衍生品市场规模平稳增长，市场活力持续增强 [1] 市场发展与建设 - 行业稳步推动场外衍生品市场发展，不断完善市场服务 [1] - 产品序列不断丰富，运行管理机制更加完善 [1] - 市场在强化风险管理、促进价格发现和服务实体经济等方面的作用日益突出 [1] 政策指导与未来方向 - 市场发展在中国人民银行、国家外汇管理局的指导下进行 [1] - 行业持续推进场外金融衍生品市场发展和对外开放，促进市场高水平对外开放 [1]

核心观点 - 中金公司与申万宏源证券达成银行间市场首单挂钩总损失吸收能力（TLAC）非资本债券的合约类信用衍生品交易 上海清算所提供双边清算服务 这是支持银行间合约类信用衍生品挂钩标的与应用场景拓展的创新实践 有助于提升TLAC非资本债一级市场发行效率与二级市场交易活跃度 助力增强系统性银行风险抵御能力 维护金融系统稳定 [1] 产品创新与市场拓展 - 本次业务是银行间合约类信用衍生品挂钩标的类型的创新拓展 首次以TLAC非资本债为挂钩标的 [1][2] - 银行间市场合约类信用衍生品稳步发展 挂钩标的类型广泛 覆盖同业存单 金融债券 熊猫债券 科创债券 绿色债券 非金融企业债务融资工具等 [2] - 上海清算所为合约类信用衍生品交易提供双边清算和中央对手清算等多种服务 覆盖现金流计算 资金清结算 信用事件结算 估值管理 交易对手信用风险管理等环节 实现信用衍生品存续期全链条线上化处理 [2] 市场参与机构作用 - 中金公司与申万宏源证券作为银行间信用衍生品市场活跃参与机构 积极发挥专业的交易定价能力 持续创新拓展信用衍生品应用场景 为市场发展注入活力 [2] - 上海清算所充分发挥清算和托管双支柱联动优势 支持银行间合约类信用衍生品挂钩标的与应用场景拓展 [1] 未来发展计划 - 上海清算所将继续在中国人民银行指导下 充分发挥自身优势 积极开展信用衍生品市场培育 推进产品创新与机制优化 支持各类型机构运用信用衍生品管理风险 [2] - 未来将更好发挥信用衍生品促进债券市场合理定价 服务实体企业融资 提升风险管理效率等重要作用 与各方携手共建有深度广度 有韧性 有活力的银行间信用衍生品市场 [2]

市场波动率状况 - 芝加哥期权交易所波动率指数(VIX)空头规模创三年来最高水平 投机者在VIX期货中的净空头头寸达到92,786份合约 接近2022年9月以来未见水平 [1] - VIX指数徘徊在15点下方 触及年内低位 较过去一年均值低约24% [5] 机构仓位与市场表现 - 对冲基金和大型投机者正以前所未有的力度押注市场平静延续 疯狂做空VIX [1] - 极端仓位反映市场信心或自满情绪 过度押注平静的仓位易导致交易员被迫平仓 放大市场动荡 [2] - 2024年7月交易员大举做空VIX 8月日元套利交易崩盘时遭遇巨震 [2] 政策与市场联动 - 美联储主席鲍威尔强化9月降息预期 美股大幅反弹 进一步压低市场恐慌指标 [5] - 历史经验表明市场呈现诡异的平静并伴随极端仓位时 往往是新一轮波动的前兆 [5]

核心观点 - 公司修订金融衍生品交易业务管理制度 旨在规范金融衍生品交易行为 防范交易风险 所有交易均基于实需背景 以规避价格波动风险为目的 [1][2] 金融衍生品定义与适用范围 - 金融衍生品包括期货 期权 远期 互换等产品或组合 基础资产涵盖证券 指数 利率 汇率 货币 商品等 可采用实物交割或现金差价结算 杠杆或信用交易方式 [1] - 制度适用于公司及控股子公司 未经公司同意 控股子公司不得操作该业务 [2] 业务操作原则 - 公司不进行单纯投机和套利为目的的交易 所有交易均建立在实需背景下 以规避和防范价格波动风险为目的 [2] - 只允许与经中国人民银行及金融监督管理局批准具有业务经营资格的金融机构进行交易 [2] - 严格控制交易种类及规模 必须以公司或控股子公司名义设立交易账户 不得使用他人账户 [2] - 不得使用募集资金直接或间接进行交易 需具有相匹配的自有资金 严格控制资金规模 不得影响正常经营 [3] 审批权限 - 董事会或股东会为审批机构 需编制可行性分析报告提交董事会审议 [3] - 出现以下情形需提交股东会审议：交易保证金和权利金上限占最近一期经审计净利润50%以上且绝对金额超500万元人民币 或最高合约价值占最近一期经审计净资产50%以上且绝对金额超5000万元人民币 或从事不以套期保值为目的的交易 [3] - 因交易频次和时效要求可对未来12个月内交易范围 额度及期限进行合理预计并审议 额度使用期限不超12个月 [4][5] - 董事会授权经营层负责业务运作和管理 签署相关协议及文件 [5] 业务管理与内部操作流程 - 财务部为主管部门 负责拟定交易管理方案草案 执行交易 申请授信额度等 [5] - 证券部负责拟定议案 提交审批 履行信息披露 [5] - 内控审计部负责审查和监督业务实际运作情况 [5] - 内部操作流程包括：财务部研究基础资产价格变动趋势 提出操作方案 财务负责人审核评估风险 咨询金融机构报价 填制审批单并履行审批 提交申请书并签署合约 登记交易记录 跟踪交易状态 安排交割资金 定期出具业务报表 及时报告情况 [5] 信息隔离与保密措施 - 所有业务相关人员须遵守保密制度 不得泄露业务方案 交易情况 结算情况 资金状况等信息 [6] - 交易操作环节相互独立 人员相互独立 不得由单人负责全部流程 由内控审计部监督 [6] 内部风险报告制度及风险处理程序 - 财务部需及时与金融机构进行结算 [6] - 当标的资产价格剧烈波动时 财务部应及时分析并上报财务负责人 [6] - 当出现重大风险或可能出现重大风险时 财务部需提交分析报告和解决方案 并向证券部或董事会秘书报告 达到披露标准时需及时公告 [6][7] - 内控审计部对风险报告制度及处理程序执行情况进行监督 董事会审计委员会需督导至少每半年进行一次检查 [6][7] 信息披露 - 公司需按监管规定披露金融衍生品业务信息 在董事会或股东会审议后公告决议 并以专项公告形式披露交易具体情况 [7] - 交易计划 交易资料 交割资料等业务档案由财务部保管10年 开户文件 交易协议 授权文件等原始档案保管15年 [7] 责任追究 - 对于违反法律法规或内部规章开展交易 或疏于管理造成重大损失的相关人员 公司将按有关规定严肃处理 并追究责任 [7] - 对于上报虚假信息 隐瞒资产损失 未按要求及时报告或不配合监管工作的 将追究相关责任人责任 [8]

恒生指数夜期交易表现 - 8月25日夜期开市报25860点 [1] - 收盘时段报25849点 较开市下跌15点或0.058% [1] - 呈现高水19点态势 显示期货价格高于现货指数 [1] 市场交易数据 - 当日夜期成交量仅106张 反映交易活跃度较低 [1] - 未平仓合约总数达140,944张 显示市场持仓规模较大 [1] - 未平仓合约净数为46,863张 体现多空双方持仓差额 [1]

文章核心观点 - 多晶硅作为光伏和半导体产业的核心原材料，其行业面临产能扩张、价格周期性波动和市场竞争加剧的挑战，企业承受成本高企和利润收缩的压力 [1] - 金融衍生工具，特别是多晶硅期货和期权，为下游拉晶企业提供了有效的风险管理方案，通过套期保值策略可对冲价格风险、锁定采购成本并增强经营韧性 [1][2][4] 多晶硅下游拉晶企业采购模式 - 企业采购多晶硅主要采用月度长协“锁量不锁价”和现货“一口价随用随采”模式，采购流程与生产节奏深度绑定，实行定量定价和“先款后货”原则 [1] - 企业通常会维持15至30天生产需求的原材料库存以应对供应波动，并根据下游订单动态调整采购计划，确保供应与需求匹配 [2] - 该采购模式导致企业面临较大的资金占用压力 [1] 拉晶企业面临的价格风险 - 多晶硅价格波动幅度大，对企业利润产生直接重大影响 [2] - 当多晶硅价格上涨时，企业原材料采购成本急剧增加，但由于与下游客户签订的中长期供货合同产品价格相对固定，导致生产利润被压缩甚至出现亏损 [2] 金融衍生工具的应用与套保策略 - 多晶硅期货的基准交割品纯度高，能满足拉晶生产要求，且期货价格与透明定价的现货市场联动性高，企业可通过期货市场提前锁定采购成本 [2] - 通过“期货+期权”组合策略可有效降低采购成本，例如案例中企业通过买入期货和卖出看跌期权，最终实现降低采购成本12900元/吨的效果 [3][4] - 企业运用金融衍生工具需深度结合自身经营特性，以审慎态度构建策略体系，以实现稳健运营 [4] 行业展望 - 金融衍生工具在光伏行业的应用场景预计将进一步拓展，助力企业优化风险管理和提升资源配置效率 [4] - 工具的应用将推动行业在全球能源转型中抢占发展先机，实现高质量发展的战略目标 [4]

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]