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]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 中长期维持做多经济的判断，当下以股指做多头替代有一定超额，推荐逢低配置各品种远期合约；短期市场有降温迹象 [2] - 风偏上行叠加经济复苏预期，建议中长线逢高套保T、TL [2] 根据相关目录分别进行总结 股指期现货市场表现 - 8月21日，A股四大股指涨跌不一，上证指数涨0.13%报3771.1点，深成指跌0.06%报11919.76点，创业板指跌0.47%报2595.47点，科创50指数涨0.09%报1149.15点 [2] - 市场成交24603亿元，较前日增加119亿元；农林牧渔、石油石化、美容护理涨幅居前，机械设备、电力设备、综合跌幅居前 [2] - 从市场强弱看，IH>IF>IC>IM，个股涨/平/跌数分别为2169/164/3087；沪深两市，机构、主力、大户、散户全天资金分别净流入 -209、 -308、56、461亿元，分别变动 -84、 -97、+67、+114亿元 [2] - IM、IC、IF、IH次月合约基差分别为99.94、87.37、14.27与 -2.02点，基差年化收益率分别为 -9.57%、 -9.05%、 -2.31%与0.49%，三年期历史分位数分别为39%、18%、36%及50% [2] - 报告还给出了IC、IF、IH、IM不同合约及对应指数的涨跌幅、现价、成交量等详细数据 [4] 国债期现货市场表现 - 8月21日，国债期货收益率下行，二债隐含利率1.426，较前日下跌0.13bps，五债隐含利率1.639，较前日下跌1.32bps，十债隐含利率1.728，较前日下跌0.99bps，三十债隐含利率2.135，较前日下跌1.96bps [2] - 目前活跃合约为2509合约，报告给出了2、5、10、30年期国债期货CTD券的收益率变动、对应净基差、IRR等数据 [2] - 资金面方面，央行货币投放2530亿元，货币回笼1287亿元，净投放1243亿元 [2] - 报告还给出了国债期货不同合约及对应现券的涨跌幅、现价、成交量等详细数据 [6] 经济数据 - 高频数据显示，近期社会活动景气度较弱 [9] - 基于各模块中观数据与过去五年同期相比的变动打分，正分代表景气度转好，负分代表景气度转弱，零分代表景气度变化不大 [12]

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. 股指期货分红点位预测模型 - **模型名称**：股指期货分红点位预测模型[8] - **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，以调整基差计算[8] - **模型具体构建过程**：该模型基于信达金工衍生品研究报告系列二《股指期货分红点位预测》中的方法，对中证500、沪深300、上证50、中证1000指数未来一年内分红点位进行预测[8] 2. 基差修正模型 - **模型名称**：基差修正模型[21] - **模型构建思路**：剔除分红影响，计算更准确的期货合约基差[21] - **模型具体构建过程**：首先计算实际基差（合约收盘价与标的指数收盘价的差值），然后加上存续期内未实现的预期分红，最后进行年化处理[22] - **计算公式**： $$预期分红调整后的基差 = 实际基差 + 存续期内未实现的预期分红$$[22] $$年化基差 = \frac{(实际基差 + (预期)分红点位)}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$$[22] 3. 期现对冲策略模型 - **模型名称**：期现对冲策略模型[44] - **模型构建思路**：利用股指期货进行市场风险对冲，获取稳定的超额收益[44] - **模型具体构建过程**：分为连续对冲策略和最低贴水策略两种[45][46] - **连续对冲策略**：现货端持有对应标的指数的全收益指数，期货端做空对冲，使用70%资金配置现货，30%资金用于期货保证金。调仓规则为连续持有季月/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[45] - **最低贴水策略**：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。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[46] 4. 信达波动率指数模型 - **模型名称**：Cinda-VIX模型[62] - **模型构建思路**：反映期权市场投资者对标的资产未来波动的预期[62] - **模型具体构建过程**：借鉴海外经验，结合我国场内期权市场的实际情况，对指数编制方案进行调整，开发能够准确反映我国市场波动性的VIX指数[62] 5. 信达波动率偏斜指数模型 - **模型名称**：Cinda-SKEW模型[69] - **模型构建思路**：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[69] - **模型具体构建过程**：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。当SKEW指数超过100，意味着投资者对市场未来可能出现的大幅下跌风险的担忧加剧[70] 模型的回测效果 1. 中证500股指期货期现对冲策略[48] - 当月连续对冲：年化收益-3.00%，波动率3.82%，最大回撤-9.01%，净值0.9112，年换手次数12，2025年以来收益-4.34% - 季月连续对冲：年化收益-2.17%，波动率4.71%，最大回撤-8.34%，净值0.9351，年换手次数4，2025年以来收益-1.89% - 最低贴水策略：年化收益-1.32%，波动率4.60%，最大回撤-7.97%，净值0.9603，年换手次数17.36，2025年以来收益-1.85% - 指数表现：年化收益1.43%，波动率20.97%，最大回撤-31.46%，净值1.0444，2025年以来收益18.44% 2. 沪深300股指期货期现对冲策略[51] - 当月连续对冲：年化收益0.42%，波动率2.97%，最大回撤-3.95%，净值1.0128，年换手次数12，2025年以来收益-1.06% - 季月连续对冲：年化收益0.57%，波动率3.32%，最大回撤-4.03%，净值1.0174，年换手次数4，2025年以来收益-0.24% - 最低贴水策略：年化收益1.22%，波动率3.10%，最大回撤-4.06%，净值1.0378，年换手次数15.39，2025年以来收益0.41% - 指数表现：年化收益-0.28%，波动率17.04%，最大回撤-25.59%，净值0.9915，2025年以来收益10.00% 3. 上证50股指期货期现对冲策略[56] - 当月连续对冲：年化收益0.98%，波动率3.08%，最大回撤-4.22%，净值1.0301，年换手次数12，2025年以来收益-0.08% - 季月连续对冲：年化收益1.87%，波动率3.50%，最大回撤-3.76%，净值1.0583，年换手次数4，2025年以来收益0.89% - 最低贴水策略：年化收益1.64%，波动率3.10%，最大回撤-3.91%，净值1.0509，年换手次数16.05，2025年以来收益0.97% - 指数表现：年化收益-0.18%，波动率16.24%，最大回撤-22.96%，净值0.9945，2025年以来收益8.53% 4. 中证1000股指期货期现对冲策略[60] - 当月连续对冲：年化收益-6.19%，波动率4.71%，最大回撤-14.01%，净值0.8362，年换手次数12，2025年以来收益-10.21% - 季月连续对冲：年化收益-4.65%，波动率5.76%，最大回撤-12.63%，净值0.8654，年换手次数4，2025年以来收益-5.84% - 最低贴水策略：年化收益-4.02%，波动率5.56%，最大回撤-11.11%，净值0.8720，年换手次数15.97，2025年以来收益-5.09% - 指数表现：年化收益0.20%，波动率25.71%，最大回撤-41.60%，净值0.9335，2025年以来收益22.78% 5. 信达波动率指数[62] - 截至2025年8月15日，30日上证50VIX为24.25，沪深300VIX为24.25，中证500VIX为28.09，中证1000VIX为27.87 6. 信达波动率偏斜指数[70] - 截至2025年8月15日，上证50SKEW为100.82，沪深300SKEW为105.10，中证500SKEW为99.01，中证1000SKEW为109.56

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. 示例：中证500指数在IC2508合约存续期内分红点位预估为2.12，年化基差计算中需叠加该调整项[9][21] 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持仓，优化基差收敛收益[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. 滚动卖空下一季月/当月合约 3. 现货端持有全收益指数，期货端占用30%资金[44] - **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 3. 持有8个交易日或到期前2日调仓[46] 3. **模型名称：信达波动率指数（Cinda-VIX/SKEW）** - **模型构建思路**：通过期权隐含波动率捕捉市场对波动和尾部风险的预期[61][67] - **模型具体构建过程**： - **Cinda-VIX**： 1. 基于不同期限期权价格计算隐含波动率 2. 反映未来30/60/90/120日的波动预期[61] - **Cinda-SKEW**： 1. 分析虚值看涨/看跌期权IV偏斜 2. 数值>100表明市场担忧尾部风险[67] --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（2022/7/22-2025/8/8）** - 季月连续对冲：年化收益-1.87%，波动率4.72%，最大回撤-8.34%[48] - 最低贴水策略：年化收益-1.12%，年换手17.15次[48] 2. **IF对冲策略** - 最低贴水策略：年化收益1.36%，2025年以来收益0.80%[51] 3. **IH对冲策略** - 季月连续对冲：年化收益2.04%，净值1.0630[54] 4. **IM对冲策略** - 当月连续对冲：年化收益-6.07%，最大回撤-14.01%[59] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：分红调整年化基差** - **因子构建思路**：剔除分红影响后的期货合约基差[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. 叠加存续期内未实现预期分红 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] 2. **因子名称：VIX期限结构** - **因子构建思路**：反映不同期限波动率预期的斜率[61] - **因子具体构建过程**： 1. 分别计算30/60/90/120日VIX 2. 对比短期与长期VIX差值[61] 3. **因子名称：SKEW极端值** - **因子构建思路**：识别市场对黑天鹅事件的定价[67] - **因子具体构建过程**： 1. 当SKEW>100且处于历史99.7%分位时触发预警 2. 示例：中证1000SKEW达114.07点[68] --- 因子的回测效果 1. **分红调整年化基差（2025/8/8）** - IC当季合约：-10.79%（低于2022年以来中位数）[22] - IH当季合约：-0.12%（从升水转为贴水）[33] 2. **Cinda-VIX（30日）** - 中证500VIX：23.46（处于历史50%分位以下）[61] 3. **Cinda-SKEW** - 沪深300SKEW：109.58（历史99.7%分位）[68]

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]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2025 年上半年 A 股市场区间震荡、结构分化，风格向成长型迁移，估值内部分化，经济复苏有挑战，政策是支撑 [3] - 短期指数震荡，可逢高减持中小盘多单，空仓者关注指数回调布局机会；中长期配置审慎，跟踪盈利修复和政策效果 [3] 根据相关目录分别进行总结 一、股指延续区间震荡态势 - 行情回顾：上半年 A 股维持区间震荡，年初至 3 月中旬因 AI 产业和政策利好攀升，后受特朗普关税冲击调整，4 月中旬至年中因政策发力和贸易摩擦缓和回升；中小盘股指期货弹性强于大盘股，中证 1000 多次领涨，上证 50 和沪深 300 受传统行业拖累表现温和 [8] - 行业表现：2025 年上半年行业表现分化，受特朗普关税和中东局势影响，贵金属相关有色金属及高股息银行板块领涨，煤炭、食品饮料和房地产跌幅居前；不同阶段成长和防御风格交替占优 [10] - 股指基差：上半年 A 股交易活跃，中小盘风格强势，中证 1000 突出；市场中性策略收益和股息率攀升引导股指贴水增大，预计下半年股指季节性贴水幅度相对扩大但绝对程度缩小 [11][16] 二、市场估值：关注盈利带动估值消化 - 中证 500 和中证 1000 指数：市净率处于历史中低位，因传统 PE 无法完全反映真实情况，需更多参考 PB 估值 [20] - 上证 50 和沪深 300 指数：估值存在背离，市盈率偏高、市净率中低位，差异因市场估值回升快于盈利能力提升，需关注盈利恢复对估值的影响 [22][23] - 指数拥挤度：市场风格或延续向成长型标的迁移，中小市值成长风格资产获资金青睐，中证 500、中证 1000 相对大盘指数超额收益显著 [24] - 股债性价比：股票市场不具有明显相对优势，目前股票市场相对国债市场估值仍偏高，若下半年美联储降息，国内政策宽松空间打开，利率债收益率或下行 [34] - 估值小结：A股 市场估值修复后股债性价比偏低，需观察政策和美联储降息对利率债收益率的影响；市场内部分化，估值修复快于盈利回升，中证 1000 相对沪深 300 拥挤度差将震荡上行 [36][37] 三、国内预期向现实转化仍存阻力 - 金融传导效率好转，政策效果需进一步释放：5 月 M1 同比增速回升，M2 向 M1 转化趋势显现，但社会融资规模结构显示实体企业长期投资意愿弱，居民短期贷款萎缩，经济内生动能恢复需更有力政策支持 [37] - 通缩压力未完全消退，利润水平修复仍处于筑底阶段：各股指成分股归母净利润筑底且分化，规模以上工业企业利润未持续修复；价格水平显示经济在通缩边缘，企业面临“高成本、低售价”挤压 [39][44] 四、资产配置转移预期提升，资本账户压力或将缓解 - 资产配置转移预期提升：央行降准、下调政策利率和 LPR，商业银行下调存款利率，上市公司提高股东回报，引发居民资产配置转变，资金流向银行理财和资本市场，A股 市场有望迎来配置资金 [46][49] - 美元主导因素转变，资本金融账户压力或将缓解：美元从逆周期资产向顺周期资产转化，信用根基受侵蚀，走弱预期增强，对人民币汇率构成支撑，中国资本与金融账户有望修复 [53][55] - 关税措施修正收缩空间有限，经常账户仍存在明显压力：中美贸易摩擦后关税虽有调整但仍处高位，美国“大而美法案”若通过或支撑其关税强硬态度，国内经常账户压力明显 [57][63]

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]

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，公式为： $$ \text{分红调整基差} = \text{实际基差} + \text{存续期内未实现的预期分红} $$ 年化处理公式： $$ \text{年化基差} = \frac{\text{实际基差} + \text{预期分红点位}}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}} $$ 2. 按合约期限（次月、当季、下季）分别计算分红点位占比[9][20] - **模型评价**：有效剔除分红对基差的干扰，提升基差分析的准确性 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[45][47] - **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），期货端做空等额名义本金合约（30%资金） 2. 调仓规则：持有季月/当月合约至到期前2日，平仓并开仓下一合约[46] - **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，持有8个交易日或到期前2日调仓[47] - **模型评价**：最低贴水策略通过主动选择合约降低对冲成本，但换手率较高 --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（中证500）** - 年化收益：当月连续-2.75%，季月连续-1.97%，最低贴水-0.95% - 波动率：3.89%~4.70% - 最大回撤：-7.89%~-8.34% - 2025年收益：最低贴水策略-0.60%[49] 2. **IF对冲策略（沪深300）** - 年化收益：最低贴水策略1.44% - 波动率：3.03%~3.38% - 最大回撤：-3.95%~-4.06%[54] 3. **IH对冲策略（上证50）** - 年化收益：季月连续2.04% - 波动率：3.15%~3.58% - 2025年收益：1.07%[58] 4. **IM对冲策略（中证1000）** - 年化收益：最低贴水策略-3.68% - 波动率：4.74%~5.78% - 最大回撤：-11.11%~-14.00%[60] --- 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，含期限结构[63] - **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. 截至2025年6月20日，中证1000VIX_30为22.92，上证50VIX_30为16.54[63][73] 2. **因子名称：Cinda-SKEW偏度指数** - **因子构建思路**：衡量市场对尾部风险的预期，数值>100预示下跌担忧加剧[71][72] - **因子具体构建过程**： 1. 分析虚值看涨/看跌期权隐含波动率偏斜 2. 截至2025年6月20日，沪深300SKEW达106.09，突破历史90%分位警戒线[72] --- 因子的回测效果 1. **Cinda-VIX** - 中证500VIX_30：25.03 - 中证1000VIX_30：22.92（触及历史5%分位）[63][64] 2. **Cinda-SKEW** - 上证50SKEW：101.73 - 中证1000SKEW：105.04（与VIX同步高位预示风险）[72][77]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 股指期货方面，近期小盘股指贴水较深或持续，盘面来回震荡，短周期波段策略为宜；中长期做多经济，推荐逢低配置IF、IC、IM远期合约，近月合约中微盘有回落风险，IC、IM指数需谨慎对待 [3] - 国债期货方面，现券后市供强需弱格局有望改变，期货端近月合约价格承压、远月升水，长端多头力量较强，建议短多长空，短线T、TL逢低买入，中长线T、TL逢高套保 [4] 根据相关目录分别进行总结 股指期现货市场表现 - 6月11日，A股四大股指多数上涨，上证指数涨0.52%报3402.32点，深成指涨0.83%报10246.02点，创业板指涨1.21%报2061.87点，科创50指数跌0.2%报980.93点；市场成交12867亿元，较前日减少1648亿元；行业板块中有色金属、农林牧渔、非银金融涨幅居前，医药生物、通信、美容护理跌幅居前；从市场强弱看IF>IC>IH>IM，个股涨/平/跌数分别为3411/264/1737；沪深两市，机构、主力、大户、散户全天资金分别净流入 -5、 -45、 -52、102亿元，分别变动 +151、 +159、 -92、 -217亿元 [2] - IM、IC、IF、IH次月合约基差分别为135.31、105.35、55.23与42.14点，基差年化收益率分别为 -19.53%、 -16.24%、 -12.66%与 -13.97%，三年期历史分位数分别为5%、5%、1%及3%，期 - 现价差仍处于较低水平 [3] 国债期现货市场表现 - 6月11日，国债期货收益率下行，活跃合约中，二债隐含利率1.339，较前日下跌1.06bps，五债隐含利率1.458，较前日下跌1.32bps，十债隐含利率1.574，较前日下跌0.9bps，三十债隐含利率1.936，较前日下跌1.11bps [3] - 目前活跃合约为2509合约，2年期国债期货CTD券为250006.IB，收益率变动 -1.25bps，对应净基差 -0.08，IRR1.83%；5年期国债期货CTD券为240020.IB，收益率变动 -1.25bps，对应净基差 -0.084，IRR1.84%；10年期国债期货CTD券为250007.IB，收益率变动 -1.3bps，对应净基差 -0.126，IRR1.95%；30年期国债期货CTD券为210005.IB，收益率变动 -1.25bps，对应净基差0.002，IRR1.51% [4] - 公开市场操作方面，央行货币投放1640亿元，货币回笼2149亿元，净回笼509亿元 [4] 经济数据 - 高频数据显示近期进出口景气度反弹 [11]