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。

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**：通过精细化处理指数成分股的分红数据，准确预测股指期货合约的升贴水情况，考虑分红对指数点位的影响[12][38] - **模型具体构建过程**： 1. **成分股权重计算**：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。若需估算，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，\(w_{i0}\)为最近公布权重，\(r_{n}\)为个股涨跌幅[44][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[46] - **净利润预测**：对盈利分布稳定的公司按历史规律预测，不稳定的公司采用上年同期数据[49][51] - **股息支付率预测**：历史股息率均值或截尾处理（>100%时）[50][52] 3. **除息日预测**：基于预案/决案公告日与历史间隔天数的稳定性线性外推，或默认日期（7/8/9月末）[54][55] 4. **分红点数计算**： $$\text{分红点数}=\sum_{n=1}^{N}\left(\frac{\text{成分股分红金额}}{\text{成分股总市值}}\times\text{成分股权重}\times\text{指数收盘价}\right)$$ 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预测误差约5点，中证500误差约10点，准确性较高[60][62] 2. **模型名称**：股息率计算模型 - **模型构建思路**：统计指数成分股已实现和剩余股息率，反映分红收益[17] - **模型具体构建过程**： - **已实现股息率**： $$\sum_{i=1}^{N_{1}}\left(\frac{\text{个股已分红金额}}{\text{个股总市值}}\times\text{个股权重}\right)$$ - **剩余股息率**：对未分红公司按相同方法计算[17] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：年化升贴水因子 - **因子构建思路**：衡量股指期货合约相对指数的升贴水幅度，扣除分红影响后反映市场情绪[12][13] - **因子具体构建过程**： $$\text{年化升贴水}=\left(\frac{\text{含分红价差}}{\text{指数收盘价}}\right)\times\frac{365}{\text{到期天数}}\times100\%$$ 其中含分红价差=合约收盘价-指数收盘价+分红点数[13] 2. **因子名称**：行业股息率因子 - **因子构建思路**：比较各行业已公布分红预案个股的股息率中位数，识别高股息行业[15][16] --- 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**： - 上证50预测误差：±5点[60] - 沪深300预测误差：±5点[60] - 中证500预测误差：±10点[60] 2. **股息率计算模型**（截至2025/8/6）： - 上证50已实现股息率：2.13%，剩余股息率：0.10%[17] - 沪深300已实现股息率：1.68%，剩余股息率：0.18%[17] - 中证500已实现股息率：1.14%，剩余股息率：0.08%[17] - 中证1000已实现股息率：0.87%，剩余股息率：0.04%[17] --- 因子的回测效果 1. **年化升贴水因子**（截至2025/8/6）： - IH主力合约年化贴水：-0.93%[13] - IF主力合约年化贴水：-3.52%[13] - IC主力合约年化贴水：-18.10%[13] - IM主力合约年化贴水：-15.40%[13] 2. **行业股息率因子**： - 煤炭、银行、钢铁行业股息率排名前三[15][16]

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**：通过精细化处理指数成分股的分红数据，预测股指期货合约的升贴水情况，考虑分红对指数点位的影响[12][39] - **模型具体构建过程**： 1. **成分股权重计算**：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。若成分股发生调整或特殊事件（如解禁），直接使用官方数据替代估算[45][46] 2. **分红金额预测**： - 若公司已公布分红金额，直接采用披露值；否则通过净利润×股息支付率估算[47] - **净利润预测**：分为两类公司处理： - 盈利分布稳定的公司：按历史盈利分布规律预测[50] - 盈利分布不稳定的公司：采用上年同期盈利作为预测值[50] - **股息支付率预测**： - 去年分红公司：采用去年股息支付率[53] - 去年不分红公司：采用最近3年平均股息支付率[53] - 从未分红公司：默认不分红[53] 3. **除息日预测**： - 已公布除息日：直接采用[56] - 未公布时：根据预案/决案阶段，结合历史间隔天数稳定性线性外推；若无稳定性，采用默认日期（7月31日、8月31日或9月30日）[56] 4. **分红点数计算**： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价 \right)$$ 其中要求除息日在当前日期至期货合约到期日之间（t < τ ≤ T）[39] - **模型评价**：对上证50和沪深300指数的预测准确度较高（误差约5点），中证500指数误差稍大（约10点）[61] 2. **模型名称：股指期货升贴水跟踪模型** - **模型构建思路**：通过扣除分红影响后的基差计算，跟踪主力合约升贴水幅度、期限结构及历史分位点[12][28] - **模型具体构建过程**： 1. **含分红价差计算**： $$含分红价差 = 合约收盘价 - 指数收盘价 + 分红点数$$ 其中分红点数来自分红点位测算模型[13] 2. **年化升贴水计算**： $$年化升贴水 = \left( \frac{含分红价差}{指数收盘价} \right) \times \left( \frac{365}{到期天数} \right) \times 100\%$$ 用于比较不同期限合约的升贴水水平[13] 3. **历史分位点计算**：基于历史基差数据统计当前升贴水幅度所处百分位[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**：通过已实现股息率和剩余股息率衡量指数成分股分红吸引力[16][17] - **因子具体构建过程**： - **已实现股息率**： $$已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N1} \left( \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ N1为已分红公司数量[17] - **剩余股息率**：对未分红公司按相同方法计算预期分红贡献[17] - **因子评价**：煤炭、银行、钢铁行业股息率显著高于其他行业[15] 2. **因子名称：行业股息率中位数因子** - **因子构建思路**：统计各行业已公布分红预案股票的股息率中位数，横向比较行业分红水平[15] - **因子具体构建过程**： - 按行业分组计算股息率中位数： $$行业股息率中位数 = \text{Median}\left( \frac{预案分红金额}{当前总市值} \right)$$ 数据来源为已披露分红预案的个股[15] --- 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型** - 上证50指数：预测误差约5点[61] - 沪深300指数：预测误差约5点[61] - 中证500指数：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2.67%，历史分位点63%[13][28] - IF主力合约年化贴水0.70%，历史分位点51%[13][28] - IC主力合约年化贴水14.35%，历史分位点22%[13][28] - IM主力合约年化贴水14.12%，历史分位点21%[13][28] --- 因子的回测效果 1. **股息率因子** - 上证50指数：已实现股息率2.10%，剩余股息率0.10%[17] - 沪深300指数：已实现股息率1.65%，剩余股息率0.19%[17] - 中证500指数：已实现股息率1.12%，剩余股息率0.10%[17] - 中证1000指数：已实现股息率0.89%，剩余股息率0.04%[17] 2. **行业股息率中位数因子** - 煤炭行业：股息率中位数最高[15] - 银行行业：股息率中位数次高[15] - 钢铁行业：股息率中位数第三[15]

成分股分红进度 - 上证50指数中，40家公司已分红，3家不分红，5家处于决案阶段，2家进入实施阶段 [1][3] - 沪深300指数中，221家公司已分红，26家不分红，35家处于决案阶段，16家进入实施阶段，2家处于预案阶段 [1][3] - 中证500指数中，370家公司已分红，77家不分红，39家处于决案阶段，13家进入实施阶段，1家处于预案阶段 [1][8] - 中证1000指数中，735家公司已分红，210家不分红，33家处于决案阶段，20家进入实施阶段，2家处于预案阶段 [1][8] 行业成分股股息率比较 - 煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名前三 [4] 已实现及剩余股息率 - 上证50指数已实现股息率2.04%，剩余股息率0.17% [6] - 沪深300指数已实现股息率1.56%，剩余股息率0.27% [6] - 中证500指数已实现股息率1.09%，剩余股息率0.15% [6] - 中证1000指数已实现股息率0.86%，剩余股息率0.07% [6] 股指期货升贴水情况跟踪 - IH主力合约年化升水3.30%，IF主力合约年化升水2.68%，IC主力合约年化贴水5.68%，IM主力合约年化贴水9.94% [16] - IH主力合约处于历史79%分位点，IF主力合约处于历史84%分位点，IC主力合约处于历史39%分位点，IM主力合约处于历史18%分位点 [16] 指数分红测算方法 - 分红点数计算需考虑成分股分红金额、总市值、权重及指数收盘价 [28][32] - 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以提高准确性 [34] - 分红金额通过净利润与股息支付率乘积估算，净利润预测采用历史分布动态预测法 [35][39] - 股息支付率预测采用历史数据平均，若公司去年分红则以去年股息支付率为基准 [40][42] - 除息日预测基于历史间隔天数稳定性进行线性外推，未公布预案时采用默认日期 [43][49] 股指分红点位测算准确度 - 上证50和沪深300指数全年预测误差在5个点左右，中证500指数误差约10个点 [46] - 模型对股指期货主力合约的预测准确性较高，上证50和沪深300效果最优 [46]

股指期货与期权市场表现 - 近期期指市场呈现比往年同期更大的贴水，期权市场看跌期权隐含波动率远高于看涨期权隐含波动率 [1] - 这种看跌期权更贵的情形引发市场对未来行情的担忧，但研究通过量化择时策略回测发现这可能反而是做多机会 [1] 升贴水概念及联系 - 股指期货升贴水定义为期货价格与现货价格之差，正值代表升水，负值代表贴水 [2] - 由于分红因素影响，5月至9月股指期货常出现季节性贴水，需参考剔除分红后的年化升贴水率判断真实贴水水平 [2] - ETF期权合成标的价格升贴水通过期权平价公式计算，年化升贴水率更贴近真实市场预期，因其不受分红调整影响 [3] 期权与期指升贴水相关性 - 中证500ETF期权合成标的年化升贴水率与IC当季合约剔除分红后年化升贴水率相关系数高达0.97 [3] - ETF期权合成升贴水可作为股指期货升贴水的有效替代指标，因后者分红预测存在实践难度 [3] 量化择时策略逻辑 - 当ETF合成标的期货升贴水处于历史低位时，市场可能过度悲观，贴水修复趋势下可开仓做多 [4] - 升贴水回归至历史中位数以上且回落趋势时，平仓多单 [4] 策略回测绩效 - 2018年以来对300ETF择时策略年化收益率13.87%，最大回撤-10.82%，显著优于标的指数 [6] - 对IC当月合约择时策略累计收益率142.9%，年化收益率19.05%，最大回撤-17.83%，优于滚动持有策略（年化6.9%，最大回撤-36.56%）[6][11] - 2025年上半年策略绝对收益12.87%，最大回撤仅3.25%，远胜同期中证500指数及股指期货表现 [11] 当前市场应用 - 当前IC和IM当季合约剔除分红后年化升贴水率分别为-8.36%和-11.65%，历史回测显示多头仍具优势 [12]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - IC2507贴水10.59点，IM2507贴水17.66点，偏空；两市分化，权重指数调整，港股冲高回落，小微盘指数走强，成交额有所减少，中性；融资余额18772亿元，增加49亿元，偏多；IH2507贴水7.3点，IF2507贴水9.2点，中性；IM>IC>IF> IH（主力），IH、IF、IM、IC、IF在20日均线上方，偏多；IH主力多减，IF主力多增，IC主力多减，偏多；银行为首金融板块持续调整，说明短期上方压力明显，指数高位震荡，关注后续指数成交额情况，不建议日内追高，大涨适当减仓 [3] 根据相关目录分别进行总结 期货市场 - 展示上证50、沪深300、中证500、中证1000各合约的合约价格、涨跌幅、成交量、指数价格、涨跌幅、市盈率、市净率、股息率、价差、升贴水比例、年化升贴水、合约价值、交割日、剩余期限等信息 [4] - 呈现上证50基差与价差的历史数据 [5][6] - 呈现中证500基差与价差的历史数据 [8][9] 现货市场 - 展示重要指数日涨跌幅 [11][12] - 展示风格指数日涨跌幅 [14][15] - 展示行业指数日涨跌幅 [17][18][19] 市场结构 - 展示AH股折溢价情况 [21][22] - 展示上证50、沪深300、中证500和创业板指市盈率PE历史数据 [24][25] - 展示上证50、沪深300、中证500和创业板指市净率PB历史数据 [26][27] 市场资金面 - 展示股市资金流入情况 [28][29] - 展示两融余额情况 [30][31] - 展示沪深股通净流入情况 [32][33] - 提及解禁相关但无具体数据 [35] - 展示资金成本（SHIBOR隔夜、一周、两周）情况 [38][39] 市场情绪 - 展示上证50、沪深300、中证500、创业板换手率（自由流通市值）情况 [41][43][45][46] - 提及公募混合型基金仓位但无具体数据 [47] 其他 - 展示期指股息率与十年期国债收益率情况 [50][51] - 展示美元兑人民币汇率情况 [52][53] - 展示新增开户数与上证指数跟踪情况但无具体数据 [54] - 展示股票型、混合型、债券型基金新成立规模变化情况但无具体数据 [56][58][60]

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**：通过精确预测指数成分股的分红金额、除息日及权重，计算股指期货合约在到期前的分红点数，以准确评估升贴水幅度[12][39] - **模型具体构建过程**： 1. **成分股权重计算**：采用中证指数公司日度权重数据，避免估算偏差。若需估算，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，$w_{i0}$为最近公布权重日期的个股权重，$r_n$为个股非复权涨跌幅[45] 2. **分红金额预测**：若公司未公布分红金额，则通过净利润×股息支付率估算。净利润预测采用历史分布动态法（分稳定/不稳定两类公司）[47][50]，股息支付率采用历史均值或截尾处理[51][53] 3. **除息日预测**：基于历史间隔天数稳定性线性外推，或默认日期（7月31日/8月31日/9月30日）[56] 4. **分红点数汇总**： $$分红点数=\sum_{n=1}^{N}\frac{成分股分红金额}{成分股总市值}\times成分股权重\times指数收盘价$$ 要求除息日在当前日期至合约到期日之间[39] - **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**：股息率动态计算模型 - **模型构建思路**：统计指数成分股已实现和剩余股息率，反映分红进度和市场预期[17] - **模型具体构建过程**： - **已实现股息率**： $$\sum_{i=1}^{N_{2}}\frac{个股已分红金额}{个股总市值}\times个股权重$$ - **剩余股息率**：对未分红公司按预案或历史数据估算[17] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：行业股息率因子 - **因子构建思路**：通过行业分类统计已公布分红预案个股的股息率中位数，识别高股息行业[15] - **因子具体构建过程**：计算各行业个股预案分红金额/当前总市值的中位数，排序得到煤炭、银行、钢铁为前三[15][16] 2. **因子名称**：合约升贴水因子 - **因子构建思路**：跟踪主力合约年化升贴水幅度，反映市场情绪与分红影响[4][13] - **因子具体构建过程**： - **含分红价差**：合约收盘价 -（指数收盘价 - 分红点数） - **年化升贴水**：按到期天数调整价差比例[13] --- 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**： - 上证50预测误差：±5点[61] - 沪深300预测误差：±5点[61] - 中证500预测误差：±10点[61] 2. **股息率动态计算模型**： - 上证50已实现股息率：1.80%，剩余股息率：0.46%[17] - 沪深300已实现股息率：1.35%，剩余股息率：0.53%[17] - 中证500已实现股息率：1.09%，剩余股息率：0.20%[17] --- 因子的回测效果 1. **行业股息率因子**： - 煤炭行业股息率中位数：排名第一[15] - 银行行业股息率中位数：排名第二[15] - 钢铁行业股息率中位数：排名第三[15] 2. **合约升贴水因子**： - IH主力合约年化贴水：0.44%[4] - IF主力合约年化贴水：2.48%[4] - IC主力合约年化贴水：11.78%[4] - IM主力合约年化贴水：15.26%[4]

成分股分红进度 - 上证50指数中，0家公司处于预案阶段，10家处于决案阶段，8家进入实施阶段，29家已分红，3家不分红 [1] - 沪深300指数中，2家公司处于预案阶段，73家处于决案阶段，31家进入实施阶段，168家已分红，26家不分红 [1][3] - 中证500指数中，1家公司处于预案阶段，64家处于决案阶段，34家进入实施阶段，324家已分红，77家不分红 [1][9] - 中证1000指数中，1家公司处于预案阶段，83家处于决案阶段，67家进入实施阶段，639家已分红，210家不分红 [1][9] 行业股息率比较 - 煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名前三，基于已披露分红预案的个股股息率统计 [4] 已实现及剩余股息率 - 上证50指数已实现股息率1.39%，剩余股息率0.88% [1][8] - 沪深300指数已实现股息率1.13%，剩余股息率0.78% [1][8] - 中证500指数已实现股息率1.03%，剩余股息率0.26% [1][8] - 中证1000指数已实现股息率0.79%，剩余股息率0.17% [1][8] 股指期货升贴水情况 - IH主力合约年化升水11.15%，IF主力合约年化升水1.48%，IC主力合约年化贴水11.69%，IM主力合约年化贴水16.65% [1] - IH主力合约升水幅度处于历史87%分位点，IF主力合约处于历史63%分位点，IC主力合约处于历史48%分位点，IM主力合约处于历史36%分位点 [17] - 标的指数覆盖的市值区间越小，股指期货贴水幅度越深 [12] 指数分红测算方法 - 价格指数因成分股分红除息导致点位自然滑落，全收益指数则将分红再投资 [29] - 分红金额测算需结合成分股权重、分红金额、总市值及指数收盘价，其中权重和分红金额需动态估算 [33][36] - 净利润预测采用历史分布动态法：对盈利稳定公司按历史规律预测，不稳定公司以上年同期数据为基准 [40] - 股息支付率预测采用历史均值法：去年分红公司沿用上年支付率，未分红公司取近3年均值，从未分红公司默认不分红 [41][43] - 除息日预测基于历史间隔天数稳定性线性外推，未公布预案或决案的公司采用默认日期（7月31日、8月31日或9月30日） [43][49] 测算准确度验证 - 上证50和沪深300指数全年预测股息点误差约5点，中证500指数误差约10点 [46] - 股指期货主力合约预测股息点与实际值偏差较小，上证50和沪深300合约预测效果最优，中证500合约稍逊 [46]

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**：通过精细化处理指数成分股的分红数据，预测股指期货合约到期前的分红点数，以准确计算股指期货的升贴水幅度[12][38] - **模型具体构建过程**： 1. **成分股权重计算**：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[46] 2. **分红金额预测**：若公司已公布分红金额则直接采用，否则通过净利润预测和股息支付率估计得到： $$分红金额 = 净利润 \times 股息支付率$$ 其中净利润预测分为两类： - 盈利分布稳定的公司：按历史季度盈利分布规律预测[50] - 盈利分布不稳定的公司：采用上年同期盈利值[50] 3. **除息日预测**： - 已公布除息日：直接采用[56] - 未公布时：根据预案/决案阶段的历史间隔天数稳定性线性外推，或采用默认日期（7月31日/8月31日/9月30日）[56] 4. **分红点数汇总公式**： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价 \right)$$ 要求除息日满足 \( t < \tau \leq T \)（当前日期至合约到期日）[38] - **模型评价**：对上证50和沪深300指数的预测误差较小（约5点），中证500误差稍大（约10点），整体准确性较高[61][63] 2. **模型名称：成分股权重动态调整模型** - **模型构建思路**：解决非月末时点成分股权重因价格变动产生的偏差[45] - **模型具体构建过程**： $$W_{n,t} = \frac{w_{i0} \times (1 + r_n)}{\sum_{i=1}^{N} w_{i0} \times (1 + r_n)}$$ 其中 \( w_{i0} \) 为最近一次公布权重，\( r_n \) 为个股涨跌幅[45] 3. **模型名称：股息支付率预测模型** - **模型构建思路**：基于历史股息支付率稳定性进行预测[51] - **模型具体构建过程**： - 去年分红：直接采用去年股息支付率[53] - 去年不分红：采用最近3年平均[53] - 从未分红：默认不分红[53] - 支付率>100%时截尾处理[53] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：已实现股息率与剩余股息率** - **因子构建思路**：统计指数成分股已分红和未分红部分的股息率，反映分红进度[17] - **因子具体构建过程**： - **已实现股息率**：已分红公司股息率总和[17] - **剩余股息率**：未分红公司预测股息率总和[17] - 公式中 \( N_1 \) 和 \( N_2 \) 分别代表已分红和未分红公司数量[17] 2. **因子名称：行业股息率中位数** - **因子构建思路**：横向比较各行业股息率水平[15] - **因子具体构建过程**：计算行业已公布分红预案个股的股息率中位数（预案分红金额/当前总市值）[15] --- 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型** - **上证50指数**：预测误差约5点[61] - **沪深300指数**：预测误差约5点[61] - **中证500指数**：预测误差约10点[61] 2. **股指期货升贴水年化值（2025年7月9日）** - **IH主力合约**：年化升水11.15%[13] - **IF主力合约**：年化升水1.48%[13] - **IC主力合约**：年化贴水11.69%[13] - **IM主力合约**：年化贴水16.65%[13] --- 因子的回测效果 1. **行业股息率中位数因子** - **煤炭、银行、钢铁**：股息率排名前三[15] 2. **已实现股息率（2025年7月9日）** - **上证50**：1.39%[17] - **沪深300**：1.13%[17] - **中证500**：1.03%[17] - **中证1000**：0.79%[17] 3. **剩余股息率（2025年7月9日）** - **上证50**：0.88%[17] - **沪深300**：0.78%[17] - **中证500**：0.26%[17] - **中证1000**：0.17%[17]

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 - IC2507贴水48.66点，IM2507贴水63.24点，偏空；上周五市场冲高回落，当周指数震荡走强，二八分化热点轮动，偏多；融资余额18429亿元，增加10亿元，中性；IH2507贴水16.95点，IF2507贴水21.47点，中性；IM>IC>IF>IH（主力），IH、IF、IM、IC、IF在20日均线上方，偏多；IH主力多减，IF主力多增，IC主力多减，偏多；中美相互放松制裁，地缘政治降温全球市场风险偏好提升，指数震荡偏强运行，银行板块调整后反弹，中小盘高位震荡，关注后续成交额能否进一步增加，不建议日内追高 [3] 各目录总结 期货市场 - 展示上证50、沪深300、中证500、中证1000各合约的价格、涨跌幅、成交量、指数价格、升贴水等信息 [4] - 呈现上证50基差与价差的历史数据 [5][6] - 呈现中证500基差与价差的历史数据 [8][9] 现货市场 - 展示重要指数日涨跌幅 [11][12] - 展示风格指数日涨跌幅 [14][15][18] 市场结构 - 展示恒生AH溢价指数的历史数据 [20][21] - 展示上证50、沪深300、中证500和创业板指市盈率PE的历史数据 [23][24] - 展示上证50、沪深300、中证500和创业板指市净率PB的历史数据 [25][26] 市场资金面 - 展示A股资金净流入与沪深300的历史数据 [27][28] - 展示两融余额与沪深300的历史数据 [29][30] - 展示沪深股通净流入的历史数据 [31][32] - 展示资金成本相关的SHIBOR隔夜、SHIBOR一周、SHIBOR两周的历史数据 [37][38] 市场情绪 - 展示上证50、沪深300、中证500、创业板换手率（自由流通市值）的历史数据 [40][42][43][45] - 展示公募混合型基金仓位相关数据 [46] 其他 - 展示期指股息率与十年期国债收益率的历史数据 [49][50] - 展示美元兑人民币汇率的历史数据 [51][52] - 展示新增开户数与上证指数跟踪相关内容 [53] - 展示股票型、混合型、债券型基金新成立规模变化相关内容 [55][57][59]