量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指分红点位测算模型**[13][44] * **模型构建思路**：为了准确计算股指期货的升贴水幅度，需要精确估计指数成分股在期货合约存续期内将进行的分红对指数点位的累计影响，从而从价格指数中剥离分红效应[13][44]。 * **模型具体构建过程**：模型的核心是预测从当前时刻 `t` 到期货合约到期日 `T` 之间，所有指数成分股的累计分红点数。具体流程如下[44][45][47]： 1. **获取成分股及权重**：采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据，确保权重准确性[51]。若使用估算方法，则公式为： $$W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$$ 其中，`W_{n,t}` 为股票 `n` 在 `t` 日的估算权重，`w_{i0}` 为最近一次公布（`t_0` 日）的股票 `i` 的权重，`r_n` 为股票 `n` 从 `t_0` 到 `t` 的非复权涨跌幅[50]。 2. **预测个股分红金额**：对于每只成分股，若已公布分红金额则直接采用；若未公布，则需预测。分红金额由净利润与股息支付率的乘积得到[52]。 * **净利润预测**：采用“基于历史净利润分布的动态预测法”。若公司已公布年报、快报或业绩预告，则直接采用（业绩预告取上下限均值）；若未披露，则根据其历史季度盈利分布是否稳定进行分类预测[54]。 * **股息支付率预测**： * 若公司去年分红，则以去年股息支付率作为今年预测值。 * 若公司去年不分红，则以最近3年股息支付率平均值作为预测值。 * 若公司过去从未分红，则默认今年不分红。 * 当预期股息支付率大于100%时，进行截尾处理[58]。 3. **预测个股除息日**：采用“基于历史间隔天数稳定性的线性外推法”[56]。流程如下[61]： * 若公司已公布除息日，则直接采用。 * 若未公布，则判断公司是否已公布分红预案。 * 若未公布预案，则参考去年或前年分红日期（需满足合理性条件，如不在当前时点之前、距离当前不少于10天、不在今年股东大会召开日之前）。 * 若已公布预案，则根据其所处分红阶段（预案或决案），判断历史从该阶段公告日到除息日的间隔天数是否稳定。若稳定，则用历史平均间隔天数与今年对应公告日进行线性外推；若不稳定，则参考历史分红日期。 * 若通过上述方法无法得到合理日期，或公司过去两年未分红，则采用默认日期（根据预测时间点，设置为7月31日、8月31日或9月30日）[61]。 4. **计算指数分红点数**：将所有满足条件（除息日大于当前日期 `t` 且小于等于合约到期日 `T`）的成分股的分红影响加总，公式为： 分红点数 = $$\sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$[44] * **模型评价**：该模型通过精细化处理成分股权重、分红金额和除息日预测，旨在提高股指分红点位预测的准确性[13][44]。模型对以上证50、沪深300为代表的大盘指数预测准确度较高，对中证500、中证1000等指数的预测误差稍大但基本稳定[66]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：已实现股息率**[18] * **因子构建思路**：衡量指数成分股中，在计算时点之前已经完成现金分红的公司，其分红对指数股息率的实际贡献[18]。 * **因子具体构建过程**：计算指数中所有 **今年已现金分红** 的成分股，其分红金额与当前总市值之比，按指数权重加权求和[18]。 公式为：已实现股息率 = $$\sum_{i=1}^{N_1} \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，`N_1` 表示指数成分股中今年已现金分红的公司数量[18]。 2. **因子名称：剩余股息率**[18] * **因子构建思路**：衡量指数成分股中，在计算时点之后预计还将进行现金分红的公司，其待分红金额对指数股息率的潜在贡献[18]。 * **因子具体构建过程**：计算指数中所有 **尚未现金分红** 的成分股，其待分红金额（预测值）与当前总市值之比，按指数权重加权求和[18]。 公式为：剩余股息率 = $$\sum_{i=1}^{N_2} \frac{个股待分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，`N_2` 表示指数成分股中尚未现金分红的公司数量[18]。 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**： * **预测误差（2024年）**：对上证50和沪深300指数的预测误差基本在5个点左右；对中证500和中证1000指数的预测误差基本在10个点左右[66]。 * **预测误差（2025年）**：对上证50和沪深300指数的预测误差基本在5个点左右；对中证500和中证1000指数的预测误差基本在10个点左右[66]。 * **股指期货股息点预测效果（2024、2025年）**：对上证50、沪深300、中证500及中证1000股指期货当月主力合约的预测股息点与实际股息点对比显示，模型具有较好的预测准确性[66]。 因子的回测效果 1. **已实现股息率因子（截至2026年3月4日）**： * **上证50指数**：0.00%[4][18] * **沪深300指数**：0.00%[4][18] * **中证500指数**：0.00%[4][18] * **中证1000指数**：0.00%[4][18] 2. **剩余股息率因子（截至2026年3月4日）**： * **上证50指数**：2.80%[4][18] * **沪深300指数**：2.14%[4][18] * **中证500指数**：1.14%[4][18] * **中证1000指数**：0.89%[4][18]

股指期货市场整体表现 - 市场呈现箱体震荡与分化格局，三大期指IF、IH、IC走势经常不一致，整体在区间内振荡 [1][3][4] - 市场情绪经历波动，期指总持仓先降后升，反映出从观望到参与度增加的变化 [3][6][9][10] 主要指数与期指价格表现 - 上证综指在7月下旬至8月初于3200点附近波动，7月24日当周先抑后扬，最终收报3297点 [8] - 7月27日，沪指收涨0.06%于3249.78点，同期沪深300、上证50和中证500指数涨跌幅分别为0.18%、0.02%和0.61% [3] - 7月19日，沪指缩量收涨0.35%于3187.57点 [10] - 5月上旬，沪深300指数在3350点至3414点区间内波动 [13][15][18] 期指品种间分化与强弱转换 - IH（上证50期指）与IF（沪深300期指）时常表现强势，而IC（中证500期指）相对弱势 [1][3][11] - 7月17日当周，IH主力合约当周涨幅高达4%，而IC当周下跌1.5%，分化显著 [11] - 7月25日，IH及IC涨幅较大，主力合约当日分别上涨0.67%和0.66%，IF上涨0.38% [6] - 5月10日，IH主力早间尾盘拉升，强势领涨 [13] - 5月8日，IC主力领跌超1% [15] 持仓结构变化与多空力量对比 - 8月2日，IH主力合约出现贴水转升水的现象 [1] - 7月28日分析显示，空头主力势力占上风 [3] - 7月27日，期指总持仓增加，但IC多空处于平衡状态 [3] - 7月26日，三组期指分化程度减小，IH呈现净多头持仓 [4] - 7月25日，期指持仓触底回升，但空头持仓增幅高于多头 [6] - 7月21日，多空主力双方均减仓，主力加快移仓换月 [9] - 7月19日，期指持仓不减反增 [11] 基差与合约表现 - 7月25日，由于IH表现强劲，其主力合约升水幅度进一步扩大 [6] - 5月10日，IF1705合约报3351.2点，涨幅0.25%，略贴水于沪深300指数（3352.0点） [13] - 5月8日，IF1705合约报3342.2点，跌幅0.61%，贴水于沪深300指数（3350.61点） [15] - 5月5日，IF1705合约报3373.6点，跌幅0.48%，贴水于沪深300指数（3380.46点） [16] - 5月3日，IF1705合约报3402.2点，跌幅0.16%，贴水于沪深300指数（3414.39点） [18]

报告行业投资评级 - 股指：震荡 [1] - 国债：偏强 [1] 报告的核心观点 - A股市场震荡收跌，TMT整体表现居前，煤炭、电力设备回调，市场重新聚焦基本面逻辑，新质生产力题材中期盈利能力可观但临近年底缺乏催化进入震荡行情，传统经济领域震荡复苏，短期难入基本面牛市，预计指数短期震荡；海外科技股预期分化，美股科技股上周回调 [1] - 国债期货收盘各主力合约均上涨，央行开展逆回购实现净投放，资金面有变动，央行恢复国债买卖利好债市，四季度经济预期平稳，短期央行降息必要性低，股债“跷跷板”效应扰动债市情绪，预计债市延续震荡格局 [1][2] 根据相关目录分别进行总结 二、 日度价格变动 - 股指期货：IH、IF、IC、IM合约2025年11月18日较11月17日有不同程度下跌，涨跌幅分别为-0.39%、-0.58%、-0.89%、-0.58% [3] - 股票指数：上证50、沪深300、中证500、中证1000指数2025年11月18日较11月17日下跌，涨跌幅分别为-0.30%、-0.65%、-1.17%、-1.00% [3] - 国债期货：TS、TF、T、TL合约2025年11月18日较11月17日上涨，涨跌幅分别为0.01%、0.01%、0.01%、0.07% [3] 三、市场消息 - 美国截至10月18日当周首次申请失业救济人数为23.2万，持续申领失业救济金人数为195.7万人，前一周为194.7万人，联邦政府停摆期间劳工部未发布定期每周数据 [4] - 外交部亚洲司司长与日本外务省官员磋商，中方就日本首相涉华错误言论向日方严正交涉，敦促日方收回错误言论、停止制造事端、认错纠偏以维护中日关系政治基础 [4] 四、图表分析 4.1 股指期货 - 展示了IH、IF、IM、IC主力合约走势，IH、IF、IC、IM当月基差走势相关图表 [6][7][9] 4.2 国债期货 - 展示了国债期货主力合约走势、国债现券收益率、2年、5年、10年、30年期国债期货基差、跨期价差、跨品种价差、资金利率相关图表 [13][14][18][19] 4.3 汇率 - 展示了美元对人民币中间价、欧元对人民币中间价、远期美元兑人民币1M、3M、远期欧元兑人民币1M、3M、美元指数、欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元相关图表 [22][23][24][26][27]

股指期货板块 - 中证500期货和中证1000期货呈现强劲多头曲线信号 沪深300期货和上证50期货整体偏向多头 [2] - 市场状态均为盘整 显示当前处于整理阶段 [3] - 波动率相对较低 滚动夏普比率中等 表明成交活跃但波动可控 [4] - 各品种间高度正相关 相关系数在0.68至0.94之间 板块内联动性强 [5] - 中证500期货和中证1000期货年化滚动收益较高 分别为7.35%和10.69% 可关注其多头配置机会 [6] - 中小盘股相对强势 受益于结构性政策支持和成长性预期 [8] 国债期货板块 - 2年期 5年期 10年期和30年期国债期货均无明确曲线多空信号 市场状态全部为盘整 [9] - 年化滚动收益为负值 显示收益压力 其中2年期和5年期为-0.26% 10年期为-0.02% 仅30年期为0.54% [9] - 波动率较低 滚动夏普比率分化 反映成交清淡且收益疲软 [10] - 与股指期货负相关 凸显避险属性 [10] - 缺乏明显方向 30年期正收益可能吸引配置盘但空间有限 [11] - 经济复苏和通胀预期压制债市 但避险需求提供支撑 整体震荡格局延续 [13] 贵金属板块 - 黄金和白银均为潜在空头曲线信号 但市场状态为多头 出现技术面与市场状态背离 [14] - 年化滚动收益为负 黄金为-2.24% 白银为-2.11% 反映曲线结构偏空 [14] - 波动率中等 滚动夏普比率较低 成交活跃但收益不佳 [15] - 与股指期货正相关较弱 凸显独立属性 [15] - 谨慎看空 可关注反弹后逢高做空机会或利用黄金白银价差套利 [16] - 实际利率和美元强度主导价格 技术面偏空但避险情绪提供支撑 短期震荡偏弱 [18] 基本金属板块 - 品种信号分化 锌为潜在多头 锡为潜在空头 镍市场状态为空头 铜和国际铜无明确信号 [19] - 年化滚动收益分化 锌为2.14% 铜为-0.28% 镍为-0.87% [19] - 波动率中等 滚动夏普比率普遍偏低 成交稳定 [20] - 基本金属间相关性高 如铜与国际铜相关系数达0.98 板块内联动强 [20] - 锌因曲线偏多和正收益可轻仓做多 镍空头趋势明确适合逢高做空 [21] - 供需平衡主导 中国基建和新能源需求支撑铜和锌 但库存和宏观情绪带来不确定性 [23] 黑色系板块 - 铁矿石为强劲多头曲线信号 焦煤为强劲空头 焦炭和螺纹钢为潜在空头 [24] - 年化滚动收益分化明显 铁矿石为6.49% 焦煤为-5.35% [25] - 波动率较高 滚动夏普比率中等 成交活跃 [26] - 品种间多空对立 但板块内相关性高 如铁矿石与螺纹钢相关系数为0.66 [26] - 铁矿石多头机会突出 焦煤和焦炭空头明确 [27] - 环保政策和减产预期支撑铁矿石 但终端需求疲软压制焦煤焦炭 板块分化明显 [29] 能源化工板块 - 原油和低硫燃料油为多头曲线 市场状态盘整 燃油和沥青为多头曲线但市场状态为空头 [30] - 年化滚动收益正负不一 燃油为6.76% 原油为3.31% 沥青为3.09% [31] - 波动率中等 滚动夏普比率分化 [32] - 板块内相关性较强 如原油与低硫燃料油相关系数为0.85 但市场状态与技术面存在背离 [32] - 原油和低硫燃料油多头配置价值高 燃油和沥青需谨慎验证 [33] - 全球原油供需紧平衡支撑价格 但下游需求分化 化工品受成本和需求双重影响 [36] 农产品板块 - 品种多空信号复杂 白糖和豆一为多头曲线 棕榈油为强劲多头但市场状态为空头 菜油和菜粕为潜在空头 生猪和鸡蛋为空头曲线 [37] - 年化滚动收益分化 棕榈油为7.81% 白糖为3.58% 生猪为-3.64% [37] - 波动率较低至中等 滚动夏普比率中等 [38] - 农产品间相关性复杂 油籽类品种联动性强 [39] - 白糖和豆一多头机会明确 棕榈油可等待转强信号 生猪和鸡蛋空头趋势明显适合逢高做空 [40] - 供应端和需求端博弈主导 品种分化显著 需关注季节性因素和全球贸易流 [42] 市场整体总结 - 期货市场多空分化明显 股指和部分商品如铁矿石和白糖呈现多头机会 而黑色系中的焦煤焦炭和农产品中的生猪鸡蛋则偏空 [43]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 目前沪指在4000关口拉锯，受美国两党将结束关门利好，全球股市反弹，国内板块热点轮动，整体震荡偏强，但操作上建议逢高适当减仓 [4] 各部分总结 期指早评 - 基本面受美国两党将结束关门利好，全球股市反弹，昨日消费和化工等板块领涨，科技回调，港股反弹，市场热点增加，沪指站上4000关口，整体中性 [3] - 资金方面融资余额24755亿元，减少50亿元，偏空 [3] - 基差上IH2512升水0.14点，IF2512贴水23.05点，中性；IC2512贴水108点，IM2512贴水142.25点，偏空 [3] - 盘面表现为IH>IC>IF>IM，IM在20日均线上方，偏多；IH、IF、IC在20日均线下方，偏空 [3] - 主力持仓方面IF主力多减，IH主力多增，IC主力多减，偏多 [4] 股指期货升贴水 - 上证50不同合约有不同升贴水情况，如IH2511升水0.94点，IH2512升水0.14点等 [5] - 沪深300不同合约也有不同升贴水情况，如IF2511贴水8.85点，IF2512贴水23.05点等 [5] - 中证500不同合约同样有不同升贴水情况，如IC2511贴水41点，IC2512贴水108点等 [5] - 中证1000不同合约升贴水情况，如IM2511贴水54.45点，IM2512贴水142.25点等 [5] 市场各方面表现 - 现货市场重要指数日涨跌幅不同，如上证指数涨幅0.53%，上证50涨幅0.51%等 [13] - 现货市场风格指数日涨跌幅有差异，如300周期涨幅0.11%，300非周涨幅0.77%等 [16] - 市场结构方面，恒生AH溢价指数有一定走势；上证50、沪深300、中证500和创业板指的市盈率PE和市净率PB有各自变化趋势 [22][24][26] - 市场资金面，股市资金流入、两融余额、沪深股通净流入、解禁、资金成本等有相应数据和走势 [28][30][32][35][38] - 市场情绪方面，上证50、沪深300、中证500和创业板指换手率（自由流通市值）有不同表现；公募混合型基金仓位有相应情况 [41][43][44][46][47] - 其他方面，期指股息率与十年期国债收益率有走势；人民币汇率（美元兑人民币汇率）有变化；新增开户数与上证指数有跟踪；股票型、混合型、债券型基金新成立规模有变化 [50][52][54][56][58][60]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - IC2512贴水98.73点，IM2512贴水121.24点，偏空；融资余额24339亿元，减少16亿元，中性；IH2512升水2.78点，IF2512贴水25.88点，中性；IH>IC>IF>IM，IH、IF、IC、IM在20日均线上方，偏多；IF主力多减，IH主力多增，IC主力多减，偏多 [3] - 四中全会提到科技自立自强带动科技通信板块走强，中美经贸磋商举行形成了初步共识，预计市场迎来高开，建议逢高适当减仓；四中全会定调供给安全优先，制造业与科技自立自强和扩大内需，科技板块迎来反弹，中美经贸磋商举行形成了初步共识，日内大涨建议减仓，短期指数维持高位震荡，关注本月底中美领导人会晤情况 [3] 各目录总结 期货市场数据 - 上证50不同合约有不同涨跌幅、成交量、升贴水等情况，如IH2511涨1.03%，成交量13032，IH2512升水2.78点等 [4] - 沪深300不同合约有不同表现，如IF2511涨1.50%，成交量24392，IF2512贴水25.88点等 [4] - 中证500不同合约情况，如IC2511涨2.18%，成交量27966，IC2512贴水98.73点等 [4] - 中证1000不同合约情况，如IM2511涨2.26%，成交量43112，IM2512贴水121.24点等 [4] 市场结构数据 - AH股折溢价展示了恒生AH溢价指数走势 [20][21] - 上证50、沪深300、中证500和创业板指有不同的市盈率PE（TTM）和市净率PB走势 [23][25] 市场资金面数据 - 展示了股市资金流入、两融余额、沪深股通净流入、资金成本等情况，如两融余额与沪深300走势对比等 [27][29][31] 市场情绪数据 - 上证50、沪深300、中证500、创业板换手率（自由流通市值）情况 [40][42][43] - 公募混合型基金仓位情况 [46] 其他数据 - 期指股息率与十年期国债收益率对比情况 [49] - 美元兑人民币汇率走势 [51] - 新增开户数与上证指数跟踪、股票型、混合型、债券型基金新成立规模变化情况 [53][55][57]

量化模型与构建方式 1. 股指分红点位测算模型 - **模型名称**：股指分红点位测算模型[11][44] - **模型构建思路**：通过精确预测指数成分股的分红金额、除息日及权重，计算期货合约存续期内指数因成分股分红导致的点位下降值，以更准确评估股指期货的升贴水幅度[11][44] - **模型具体构建过程**： 1. **获取成分股权重**：采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据，保证每日个股权重的准确性，避免使用历史权重估算带来的偏差[49] 2. **预测分红金额**：若公司已公布分红金额，则直接采用；若未公布，则需预测。分红金额 = 净利润 × 股息支付率[50] - **净利润预测**：基于历史净利润分布的动态预测法。若公司已公布年报、快报或业绩预告，则直接采用（业绩预告取上下限均值）；若未披露，则根据其季度盈利分布稳定性进行分类预测[53] - **股息支付率预测**：若公司去年分红，则用去年值；若去年不分红，则用最近3年平均；若从未分红，则默认今年不分红；若预测值>100%则进行截尾处理[56] 3. **预测除息日**：[54][58] - 若已公布除息日，则直接采用 - 若未公布，则判断公司是否已公布分红预案 - 若处于预案阶段，检查过去三年从预案公告日到除息日的间隔天数的稳定性。若稳定，则用该间隔天数均值与今年预案公告日进行线性外推；若不稳定，则采用历史分红日期判断 - 若处于决案阶段，检查过去三年从股东大会公告日到除息日的间隔天数的稳定性。若稳定，则用该间隔天数均值与今年股东大会公告日进行线性外推；若不稳定，则采用历史分红日期判断 - 若采用历史日期不合理（在当前时点之前、距当前不足10天或在股东大会日前），则采用默认日期：7月31日（预测日在7月22日前）、8月31日（预测日在7月22日至8月21日）、9月30日（其他情况） - 若过去两年未分红，也采用默认日期 4. **计算分红点数**：汇总从当前时刻t至期货合约到期日T之间所有成分股的分红影响。公式为： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价 \right)$$ 其中，要求个股除权除息日满足 $t < \text{除息日} \leq T$[44] 2. 年化升贴水计算模型 - **模型名称**：年化升贴水计算模型[12] - **模型构建思路**：基于股指期货合约价格、指数价格及预测的分红点数，计算扣除了分红影响后的实际价差，并年化以衡量其升贴水幅度[11][12] - **模型具体构建过程**： 1. 计算当前价差：合约收盘价 - 指数收盘价[12] 2. 计算含分红价差：当前价差 + 分红[12] 3. 计算升贴水幅度：含分红价差 / 指数收盘价[12] 4. 年化升贴水幅度：$$年化升贴水 = \left(1 + \frac{含分红价差}{指数收盘价}\right)^{\frac{365}{到期天数}} - 1$$[12] 或采用线性年化近似：$$\text{年化升贴水} = \frac{含分红价差}{指数收盘价} \times \frac{365}{到期天数}$$[12] 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**： - 预测误差（2023年）：上证50指数误差基本在5点以内，沪深300指数误差基本在5点以内，中证500指数误差基本在10点以内[64] - 预测误差（2024年）：上证50指数误差基本在5点以内，沪深300指数误差基本在5点以内，中证500指数误差基本在10点以内[64] - 对股指期货合约的预测准确性：上证50和沪深300股指期货的预测效果最好，中证500股指期货的偏离度稍大[64] 2. **年化升贴水计算模型**（截至2025年9月17日数据）[12]： - **IH2510.CFE合约**：年化升水1.66% - **IF2510.CFE合约**：年化升水1.19% - **IC2510.CFE合约**：年化贴水9.49% - **IM2510.CFE合约**：年化贴水11.25% 量化因子与构建方式 1. 股息率因子 - **因子名称**：股息率[2][14] - **因子构建思路**：计算上市公司预案分红金额与其当前总市值的比率，用以衡量其分红回报水平[14] - **因子具体构建过程**：$$股息率 = \frac{预案分红金额}{当前总市值}$$[14] - **因子评价**：股息率是衡量股票投资价值的重要因子，高股息率通常吸引追求稳定现金流的投资者[2] 2. 已实现股息率因子 - **因子名称**：已实现股息率[3][16] - **因子构建思路**：计算指数中已实施现金分红的成分股，其已分红金额按权重加总后与指数总市值的比率，反映已兑现的分红收益[16] - **因子具体构建过程**：$$已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N_1} \left( \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$[16] 其中，$N_1$ 表示指数中今年已现金分红的公司数量[16] 3. 剩余股息率因子 - **因子名称**：剩余股息率[3][16] - **因子构建思路**：计算指数中尚未实施现金分红的成分股，其预计分红金额按权重加总后与指数总市值的比率，反映未来潜在的分红收益[16] - **因子具体构建过程**：$$剩余股息率 = \sum_{i=1}^{N_2} \left( \frac{个股预计分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$[16] 其中，$N_2$ 表示指数中尚未现金分红的公司数量[16] 因子的回测效果 1. **股息率因子**（截至2025年9月17日，各行业已公布预案股票的股息率中位数）[2][14]： - 煤炭行业：排名第一 - 银行行业：排名第二 - 钢铁行业：排名第三 2. **已实现股息率因子**（截至2025年9月17日）[3][16]： - 上证50指数：2.18% - 沪深300指数：1.75% - 中证500指数：1.10% - 中证1000指数：0.85% 3. **剩余股息率因子**（截至2025年9月17日）[3][16]： - 上证50指数：0.57% - 沪深300指数：0.40% - 中证500指数：0.14% - 中证1000指数：0.09%

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：股指分红点位测算模型** - **模型构建思路**：通过精细化处理成分股分红数据，准确预测股指期货合约的升贴水情况，需考虑成分股权重、分红金额、除息日等核心指标[13][38][39] - **模型具体构建过程**： 1. **成分股权重修正**：基于最近公布权重和个股涨跌幅动态调整权重： $$W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$$ 其中 \(w_{i0}\) 为初始权重，\(r_n\) 为个股涨跌幅[45] 2. **分红金额预测**： - 若公司已公布分红金额，直接采用；否则通过净利润 × 股息支付率估算： - **净利润预测**：分稳定/不稳定两类，稳定公司按历史分布预测，不稳定公司采用上年同期值[50] - **股息支付率预测**：优先采用去年值，若无则取3年平均，从未分红则默认不分红[53] 3. **除息日预测**： - 已公布则直接采用；否则根据预案/决案阶段历史间隔天数线性外推，或默认7-9月末日期[56] 4. **分红点数计算**： $$分红点数=\sum_{n=1}^{N}\left(\frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价\right)$$ 要求除息日在当前日期至合约到期日之间[38] - **模型评价**：对上证50和沪深300预测误差较小（约5点），中证500误差稍大（约10点），整体准确性较高[61] 2. **模型名称：股指期货升贴水跟踪模型** - **模型构建思路**：扣除分红影响后跟踪期货合约基差、期限结构及历史分位点[13][14] - **模型具体构建过程**： 1. **年化升贴水计算**：基于合约价差、分红点数及到期天数，公式为： $$年化升贴水=\left(\frac{含分红价差}{指数收盘价}\right) \times \frac{365}{到期天数}$$ 其中含分红价差=当前价差+分红点数[14] 2. **历史分位点分析**：比较当前升贴水幅度与历史分布[28] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：股息率因子** - **因子构建思路**：反映成分股分红收益，用于行业比较和指数分红进度分析[3][16] - **因子具体构建过程**： - **已实现股息率**：已分红金额总和 / 成分股总市值[18] - **剩余股息率**：待分红金额总和 / 成分股总市值[18] - **因子评价**：煤炭、银行、钢铁行业股息率最高[16] 2. **因子名称：分红进度因子** - **因子构建思路**：跟踪成分股分红阶段（预案、决案、实施、已分红）[2][15] --- 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型** - **上证50**：2023年预测误差≤5点[61] - **沪深300**：2024年预测误差≤5点[61] - **中证500**：2023-2024年预测误差约10点[61] 2. **股指期货升贴水跟踪模型** - **IH主力合约**：年化升水3.05%，历史分位点79%[14][28] - **IF主力合约**：年化贴水0.09%，历史分位点79%[14][28] - **IC主力合约**：年化贴水8.05%，历史分位点77%[14][28] - **IM主力合约**：年化贴水8.43%，历史分位点77%[14][28] --- 因子的回测效果 1. **股息率因子** - **上证50**：已实现股息率2.13%，剩余0.13%[18] - **沪深300**：已实现股息率1.70%，剩余0.17%[18] - **中证500**：已实现股息率1.14%，剩余0.06%[18] - **中证1000**：已实现股息率0.87%，剩余0.04%[18] 2. **分红进度因子** - **上证50**：41家已分红，3家不分红[15] - **沪深300**：243家已分红，25家不分红[15] --- 注：以上总结未包含风险提示、免责声明等非核心内容。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 宏观上美国关税政策有不确定性且海外宏观事件密集，国内关注政治局会议和PMI数据；中观地产销售低位有韧性，服务业分化且滑坡，制造业抢出口尾声有脉冲影响，反内卷政策有望扭转通缩；资金上国内流动性总体宽松边际收紧，海外金融条件改善，股市获资金流入；估值各指数短期反弹后估值中性偏高水平，股债溢价率走低；策略上未来1 - 2周宽基指数有望震荡筑顶回调，调整空间有限，建议急涨后择机减多股指或用虚值看跌期权保护，风格上持多IC和IM或多IM空IF套利 [4] 根据相关目录分别进行总结 行情回顾 - 全球股市上周科创50领涨德国股市领跌，上证指数涨1.67%、恒生中国企业涨1.83%等 [8][9] - 行业上周煤炭领涨银行领跌 [12] - 过去一周四大股指期货基差率IH、IF、IC、IM分别变化0.21%、0.09%、 - 0.39%、 - 0.31%，IH平水，IC和IM贴水扩大；跨期价差率（当月和下月）分别变化 - 0.3%、 - 0.25%、 - 0.19%、 - 0.25%，跨期贴水扩大；跨期价差率（下季和当月）分别变化 - 0.21%、 - 0.61%、 - 1.32%、 - 1.81%，远期贴水大幅扩大 [19] 资金流向 - 两融和稳市资金方面，上周两融资金流入396.5亿元至1.94万亿，占沪深两市流通市值比例维持2.26%，被动性股票ETF资金规模增加744.3亿元，份额申购2.9亿份 [22] - 产业资本方面，7月累计股权融资454.9亿元，数量6家，上周股市解禁市值868.4亿，环比大幅增加 [26] 流动性 - 货币投放上，上周央行OMO逆回购净回笼705亿元，MLF月度持续宽松，流动性供给总体中性边际趋紧 [28] - 货币需求上，上周债市总发行21334.1亿，到期19430.6亿，货币净需求1903.4亿，货币债务融资需求周度高位滑坡，地方政府债融资有韧性 [31] - 资金价格上，DR007、R001、SHIBOR隔夜分别变化14.5bp、6.4bp、5.8bp，同业存单发行利率反弹2.1bp，资金价格总体小幅反弹 [34] - 期限结构上，上周收益率期限结构持续走陡，国债和国开债信用利差长短端均扩大，凸显宽信用预期回归 [38] - 中美利差上，截至7月25日，美国十债利率降4.0bp，通胀预期升3.0bp，实际利率降7.00bp，美债10 - 2Y价差回落7.00bp，中美利差倒挂程度收窄10.79bp，离岸人民币升值0.19% [41] 宏观基本面 - 地产需求上，截止7月24日，30大中城市商品房周成交面积季节性改善但同期偏低，二手房销售降至近七年最低，地产市场销售重回低位 [44] - 服务业活动上，截止7月25日，全国28大中城市地铁客运量高位回落，百城交通拥堵延时指数下降，服务业经济活动周度降温 [48] - 制造业跟踪上，制造业产能利用率全面回落，内外需走势边际改善进入季节性旺季 [52] - 货物流上，货物流和人流维持高位，电商和民航领域周度降温，铁路运输回升，需防8 - 9月季节性下滑风险 [56] - 进出口上，出口抢出口接近尾声有脉冲，港口货物吞吐量和集装箱吞吐量回升，8 - 9月需防关税摩擦二次回踩风险 [61] - 海外方面，美国7月Markit制造业PMI初值重回收缩区间，耐用品订单下滑，市场预期2025年降息2次，9月降息概率上调至61.9% [63] 其它分析 - 估值上，过去一周股债风险溢价3.07%，较上周降0.15%，外资风险溢价指数3.99%，较上周降0.05%；上证50、沪深300、中证500和中证1000指数估值位于近5年81.1%、76.8%、87.3%和71.4%分位数，估值吸引力边际下降 [66][71] - 量化诊断上，7月股市季节性震荡上涨和结构分化，成长相对占优，周期先扬后抑，关注IC和IM回调做多、IF和IH急涨后波段做空机会 [74] - 财经日历上，中国关注7月制造业和服务业PMI及工业企业利润；海外关注美国非农就业报告、职位缺口、制造业PMI、PCE通胀等数据及美联储议息会议 [76]

报告行业投资评级 - 股指、国债期货投资评级均为震荡 [1][2] 报告的核心观点 - A股市场连续两日上涨，受美联储降息预期和稳定币概念影响，但估值处于历史均值以上，难连续大幅冲高 [1][2] - 稳定币概念火爆，对金融市场开放意义大，但取代美元道路遥远，不宜过分追高 [1][2] - 国内基本面存在信用收缩、需求不足问题，指数难突破中枢大幅上涨，但2025年上半年企业盈利改善，指数短期也不会大幅下跌，预期未来指数以震荡为主 [1][2] 根据相关目录分别进行总结 研究观点 - 昨日A股市场继续冲高，Wind全A涨0.89%，成交额1.22万亿元，中证1000、中证500、沪深300、上证50指数均上涨，国防军工板块领涨，TMT板块走强 [1][2] - 美联储主席表态及点阵图显示降息意见分歧，市场提前计价降息，纳斯达克逼近历史高位，A股受提振 [1][2] - 6月制造业PMI录得49.7，环比上涨但仍处收缩区间；5月PPI同比 -3.3%，较4月环比下滑；新增人民币贷款6200亿元，比上年同期少增3300亿元 [1][2] 月度价格变动 |品种|2025 - 06 - 30|2025 - 06 - 27|涨跌|涨跌幅| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |股指期货IH|2,689.0|2,680.0|9.0|0.34%| |股指期货IF|3,885.8|3,876.6|9.2|0.24%| |股指期货IC|5,863.0|5,827.0|36.0|0.62%| |股指期货IM|6,148.6|6,110.8|37.8|0.62%| |股票指数上证50|2,712.0|2,707.6|4.4|0.16%| |股票指数沪深300|3,936.1|3,921.8|14.3|0.37%| |股票指数中证500|5,915.4|5,863.7|51.7|0.88%| |股票指数中证1000|6,356.2|6,276.9|79.2|1.26%| |国债期货TS|102.50|102.54|-0.044|-0.04%| |国债期货TF|106.16|106.27|-0.105|-0.10%| |国债期货T|108.90|109.05|-0.15|-0.14%| |国债期货TL|120.42|120.42|0|0.00%| |国债现券2年期国债收益率|1.3633|1.3501|1.32|| |国债现券5年期国债收益率|1.5170|1.5098|0.72|| |国债现券10年期国债收益率|1.6534|1.6453|0.81|| |国债现券30年期国债收益率|1.8640|1.8490|1.5|| [3] 市场消息 - 6月30日数据显示，6月制造业PMI、非制造业商务活动指数和综合PMI产出指数均回升，分别为49.7%、50.5%和50.7%，制造业产需指数位于扩张区间，价格指数回升，非制造业商务活动中建筑业扩张加快 [4] 图表分析 股指期货 - 展示IH、IF、IM、IC主力合约走势，上证50、沪深300、中证1000、中证500股指期货当月收盘价走势，以及各指数期货当月基差走势 [6][9][10] 国债期货 - 展示国债期货主力合约走势、国债现券收益率走势，2年、5年、10年、30年期国债期货基差走势，2年、5年、10年、30年期国债期货跨期价差走势，跨品种价差走势和资金利率走势 [13][17] 汇率 - 展示美元对人民币中间价、欧元对人民币中间价、远期美元兑人民币1M和3M、远期欧元兑人民币1M和3M、美元指数、欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元走势 [20][24][25]