股市恐惧与贪婪指数 - CNN恐惧与贪婪指数显示市场处于“极度恐惧”状态 该指数通过多个市场指标综合衡量投资者情绪[3] - 指数衡量标准包括市场动量 即标普500指数的125个交易日平均表现[5] - 衡量股价强度 通过纽约证券交易所创52周新高与新低的股票数量差值计算[5] - 衡量股价广度 通过纽约证券交易所上涨股票与下跌股票的比例计算[5] - 衡量认沽与认购期权比率 认沽期权增加表明看跌情绪上升[5] - 使用VIX指数衡量市场波动性 波动率上升是恐惧信号[5] - 衡量避险需求 当国债回报率超过股票回报率持续20个交易日时有所体现[5] - 衡量垃圾债需求 投资者转向高收益债券而非国债是贪婪信号[5] 加密货币恐惧与贪婪指数 - CoinMarketCap加密恐惧与贪婪指数同样显示“极度恐惧”状态[6] - 指数通过五大因素计算 包括衡量市值前十大加密货币（不含稳定币）的价格动能[7] - 衡量比特币和以太坊未来30天的预期波动率[8] - 分析衍生品市场 考察比特币和以太坊期权市场的认沽认购比率[8] - 分析市场构成 衡量比特币与主要稳定币的相对价值[8] - 包含专有数据 如关键词搜索、用户参与度指标、零售兴趣和新兴趋势[9] 黄金恐惧与贪婪指数 - JM Bullion的黄金恐惧与贪婪指数目前稳固处于“贪婪”区间[10] - 黄金价格近期跳涨 而股市和加密货币市场表现停滞[11] - 指数考量因素包括实物黄金价格溢价、黄金现货价格波动性、社交媒体情绪、零售活动及谷歌趋势搜索数据[11] 市场波动性指标 - VIX指数是股市最受广泛关注的波动性衡量指标 近期出现飙升[2] - VIX指数呈现上升趋势 历史上往往在10月和11月出现峰值[3] 投资策略观点 - 建议投资者关注战略性资产类别多元化 而非受恐惧或贪婪情绪驱动[12] - 推荐配置实物资产、市政债券、中期美国国债、房地产及精选私人基础设施[13] - 强调应长期参与牛市而非试图择时 并根据战略资产配置进行充分投资[13]

当前机构关注行业 - 机构当前关注基础化工、国防军工、汽车、纺织服装、非银行金融和传媒行业 [1] - 通信行业的机构关注度从高位下降 [1] 近期机构关注度变化 - 最近一周“石油石化”、“煤炭”、“钢铁”、“轻工制造”和“非银行金融”行业的机构关注度在提升 [1] 行业拥挤度状态 - 当前较多行业处于触发拥挤指标阈值的状态，涉及流动性和成分股一致性 [1] 2025年11月行业展望 - 2025年11月看好电力及公用事业、基础化工、电力设备及新能源、电子和计算机行业的相对收益 [1] 大宗商品观点 - 黄金、白银、铜和原油的VIX抬升 [1] - 中长期依然看多黄金 [1]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲）**[46] * **模型构建思路**：通过做空股指期货合约来对冲持有现货（指数全收益）的风险，旨在获取相对稳定的收益[46] * **模型具体构建过程**： * **现货端**：持有对应标的指数的全收益指数[47] * **期货端**：做空与现货端名义本金相同的股指期货合约[47] * **资金分配**：现货端使用70%资金，期货端占用剩余30%资金，每次调仓后根据产品净值重新计算现货及期货端数量[47] * **调仓规则**：连续持有季月或当月合约，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或当月合约[47] * **回测区间**：2022年7月22日至2025年11月7日[47] * **备注**：不考虑交易过程中的手续费、冲击成本以及期货合约的不可无限细分性质[47] 2. **模型名称：期现对冲策略（最低贴水）**[48] * **模型构建思路**：在期现对冲的基础上，通过选择年化基差贴水幅度最小的合约进行开仓，以优化对冲成本[48] * **模型具体构建过程**： * **现货端与期货端设置**：与连续对冲策略相同（持有全收益指数，70%资金用于现货，30%用于期货，等额名义本金对冲）[48] * **调仓规则**：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（排除剩余到期日不足8日的期货合约），每次选择后，即使选择结果为持有原合约不变，仍继续持有8个交易日[48] * **回测区间**：2022年7月22日至2025年11月7日[48] * **备注**：不考虑交易过程中的手续费、冲击成本以及期货合约的不可无限细分性质[48] 3. **因子名称：分红调整年化基差**[20] * **因子构建思路**：为了准确分析股指期货合约的基差，需要剔除指数成分股分红对合约价格的影响，从而得到反映市场真实情绪和资金成本的基差水平[20] * **因子具体构建过程**： * 首先计算预期分红调整后的基差：`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`[20] * 然后对调整后的基差进行年化处理：`年化基差 = (实际基差 + (预期)分红点位) / 指数价格 × 360 / 合约剩余天数`[20] * 公式说明：`实际基差`为合约收盘价与标的指数收盘价的差值；`(预期)分红点位`为合约存续期内指数成分股预计分红的点数总和；`指数价格`为标的指数收盘价；`合约剩余天数`为当前日期距合约到期日的天数[20] 4. **因子名称：信达波动率指数 (Cinda-VIX)**[64] * **因子构建思路**：借鉴海外经验，并结合我国场内期权市场的实际情况，开发能够准确反映市场对未来波动性预期的指数[64] * **因子评价**：可以反应期权市场投资者对标的资产未来波动的预期，而VIX又具有期限结构，可以反应投资者对同一个标的资产在未来不同期限内的波动预期[64] 5. **因子名称：信达偏度指数 (Cinda-SKEW)**[72] * **因子构建思路**：通过捕捉不同行权价格期权隐含波动率（IV）的偏斜特征，来衡量市场对标的资产未来收益分布（特别是尾部风险）的预期[72] * **因子评价**：能够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，通常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[72][73] 模型的回测效果 * **IC（中证500）对冲策略表现**（回测区间：2022年7月22日至2025年11月7日）[50] * **当月连续对冲模型**：年化收益-3.20%，波动率3.84%，最大回撤-10.25%，净值0.8990，年换手次数12，2025年以来收益-5.55%[50] * **季月连续对冲模型**：年化收益-2.20%，波动率4.76%，最大回撤-8.34%，净值0.9297，年换手次数4，2025年以来收益-2.43%[50] * **最低贴水策略模型**：年化收益-1.69%，波动率4.56%，最大回撤-7.97%，净值0.9459，年换手次数16.80，2025年以来收益-3.29%[50] * **指数表现（对比基准）**：年化收益4.78%，波动率21.05%，最大回撤-31.46%，净值1.1651，2025年以来收益32.13%[50] * **IF（沪深300）对冲策略表现**（回测区间：2022年7月22日至2025年11月7日）[55] * **当月连续对冲模型**：年化收益0.43%，波动率2.93%，最大回撤-3.95%，净值1.0141，年换手次数12，2025年以来收益-0.93%[55] * **季月连续对冲模型**：年化收益0.72%，波动率3.28%，最大回撤-4.03%，净值1.0237，年换手次数4，2025年以来收益0.39%[55] * **最低贴水策略模型**：年化收益1.18%，波动率3.05%，最大回撤-4.06%，净值1.0391，年换手次数14.96，2025年以来收益0.55%[55] * **指数表现（对比基准）**：年化收益3.07%，波动率17.08%，最大回撤-25.59%，净值1.1039，2025年以来收益22.47%[55] * **IH（上证50）对冲策略表现**（回测区间：2022年7月22日至2025年11月7日）[59] * **当月连续对冲模型**：年化收益1.09%，波动率3.01%，最大回撤-4.22%，净值1.0361，年换手次数12，2025年以来收益0.53%[59] * **季月连续对冲模型**：年化收益1.99%，波动率3.41%，最大回撤-3.75%，净值1.0668，年换手次数4，2025年以来收益1.74%[59] * **最低贴水策略模型**：年化收益1.72%，波动率3.02%，最大回撤-3.91%，净值1.0574，年换手次数15.57，2025年以来收益1.62%[59] * **指数表现（对比基准）**：年化收益1.99%，波动率16.12%，最大回撤-22.96%，净值1.0667，2025年以来收益16.40%[59] * **IM（中证1000）对冲策略表现**（回测区间：2022年7月22日至2025年11月7日）[61] * **当月连续对冲模型**：年化收益-6.26%，波动率4.75%，最大回撤-14.00%，净值0.8282，年换手次数12，2025年以来收益-11.46%[61] * **季月连续对冲模型**：年化收益-4.58%，波动率5.78%，最大回撤-12.63%，净值0.8437，年换手次数4，2025年以来收益-6.32%[61] * **最低贴水策略模型**：年化收益-4.20%，波动率5.54%，最大回撤-11.11%，净值0.8620，年换手次数15.72，2025年以来收益-6.70%[61] * **指数表现（对比基准）**：年化收益1.16%，波动率25.53%，最大回撤-41.60%，净值0.9490，2025年以来收益30.10%[61] 因子的回测效果 * **Cinda-VIX 因子取值**（截至2025年11月7日）[64] * **上证50VIX_30**：18.55[64] * **沪深300VIX_30**：19.17[64] * **中证500VIX_30**：26.21[64] * **中证1000VIX_30**：23.84[64] * **Cinda-SKEW 因子取值**（截至2025年11月7日）[73] * **上证50SKEW**：103.82[73] * **沪深300SKEW**：108.08[73] * **中证500SKEW**：101.38[73] * **中证1000SKEW**：106.80[73] * **分红调整年化基差因子取值**（截至2025年11月7日，当季合约）[4][21][28][33][39] * **IC（中证500）**：-9.74%[4][21] * **IF（沪深300）**：-2.96%[4][28] * **IH（上证50）**：-0.24%[4][33] * **IM（中证1000）**：-12.49%[4][39]

技术指标分析 - 技术指标显示市场存在进一步疲软的迹象 [1] - 市场波动率指数VIX是需要关注的关键指标 [1]

市场泡沫历史比较 - 互联网泡沫顶峰可追溯至2000年3月10日，纳斯达克综合指数收于5,048.62点，较前一日仅上涨1.76点 [1] - 1987年8月25日道琼斯工业平均指数创下2,722.42点历史新高，随后至10月16日下跌17.4%，并在10月19日单日暴跌22.6% [2] - 纳斯达克指数在2001年3月11日下跌141点，次日跌201点，后再跌124点，直至2003年秋季持续下跌，并于2015年春季才重回5,000点 [6] 当前市场表现评估 - 截至2025年11月，标普500指数年内上涨15.5%，道指上涨11.2%，纳斯达克指数上涨21.7% [3] - 自4月低点以来，标普500指数反弹42%，纳斯达克指数反弹60.5%，道指反弹29.9% [8] - 与1999年纳斯达克指数85%的涨幅相比，当前涨幅未被认定为泡沫 [3] 关键市场监测指标 - 标普500指数市盈率近期曾达30倍，意味着为每1美元盈利支付30美元，随后回落至22倍，长期平均值为20倍或更低 [11] - 特斯拉远期市盈率约为144倍，英伟达为48.2倍，后者因人工智能芯片需求推动市值超过5万亿美元 [12] - CBOE波动率指数是衡量市场恐惧情绪的重要指标，在特朗普关税公告前曾于数日内飙升205% [14] 技术分析指标应用 - 相对强弱指数高于70表明股票或指数可能超买，高于80则明确超买，低于30则可能超卖 [16] - Alphabet的RSI为77，亚马逊为67.04，Meta Platforms因股价当周下跌12.2%至648.35美元，RSI降至27 [16] - 2023年10月初，当标普500指数RSI跌破30后，投资者大举买入，指数此后上涨64% [17] 专业投资策略工具 - 部分交易所交易基金专门做空市场，如ProShares Short S&P 500 ETF，在市场下跌时可为投资组合提供保护 [18] - 该做空ETF在2025年2月中旬从41左右快速上涨，峰值超过50，随着4月市场触底后迅速回落至36美元左右 [19]

投资观点 - 看好SLB公司以把握特定阶段行情 [1] - 关注并购活动活跃对投资银行的积极影响 看好摩根士丹利 [1] - 波动率指数VIX高于20且市场波动加剧时 CME集团表现将更好 [2] 公司提及 - 提及摩根士丹利作为投资银行中的看好标的 [1] - 提及CME集团在市场波动性增加环境下的积极表现 [2] - 提及Uber作为出行服务提供商 [3]

根据研报内容，现总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：期现对冲策略（连续对冲）**[43][44] * **模型构建思路**：通过做空股指期货合约来对冲持有现货（指数全收益）的风险，目标是获取相对稳定的低风险收益[43][44] * **模型具体构建过程**： * **现货端**：持有对应标的指数的全收益指数，使用70%的资金[44] * **期货端**：做空与现货端名义本金相同的股指期货合约（IC/IF/IH/IM），占用剩余30%的资金，每次调仓后根据产品净值重新计算现货及期货端数量[44] * **调仓规则**：连续持有季月或当月合约，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或当月合约[44] * **回测设置**：回测区间为2022年7月22日至2025年10月24日，不考虑交易手续费、冲击成本及期货合约的不可无限细分性质[44] 2. **模型名称：期现对冲策略（最低贴水）**[43][45] * **模型构建思路**：在连续对冲策略基础上进行优化，通过动态选择年化基差贴水幅度最小的合约，以期降低对冲成本或获取基差收敛收益[43][45] * **模型具体构建过程**： * **现货端与期货端资金分配**：与连续对冲策略相同，现货端70%，期货端30%，并根据净值调整数量[45] * **调仓规则**： * 调仓时，对当日所有可交易期货合约的年化基差进行计算[45] * 选择年化基差贴水幅度最小的合约进行开仓[45] * 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（排除剩余到期日不足8日的期货合约）[45] * 每次选择后，即使结果为持有原合约不变，仍继续持有8个交易日[45] * **回测设置**：回测区间为2022年7月22日至2025年10月24日，不考虑交易成本等[45] 3. **因子名称：分红调整年化基差**[19] * **因子构建思路**：为准确反映股指期货合约的真实定价水平，需要剔除合约存续期内指数成分股分红对基差计算的影响，从而得到经分红调整后的年化基差[19] * **因子具体构建过程**： * 首先计算预期分红调整后的基差：`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`[19] * 然后对调整后的基差进行年化处理：`年化基差 = (实际基差 + (预期)分红点位) / 指数价格 × 360 / 合约剩余天数`[19] * 公式说明：`实际基差`为期货合约收盘价与标的指数收盘价的差值；`(预期)分红点位`为预测的合约存续期内指数成分股分红对指数点位的总影响；`指数价格`为标的指数收盘价；`合约剩余天数`为期货合约距离到期日的天数[19] 4. **因子名称：信达波动率指数 (Cinda-VIX)**[62] * **因子构建思路**：借鉴海外经验并结合中国场内期权市场实际，编制能够反映市场对标的资产未来波动率预期的指数[62] * **因子评价**：该指数能够反映期权市场专业投资者对标的资产未来波动的预期，且具有期限结构，可反映不同期限的波动预期[61][62] 5. **因子名称：信达偏度指数 (Cinda-SKEW)**[66] * **因子构建思路**：通过捕捉不同行权价格期权隐含波动率的偏斜特征，来衡量市场对标的资产未来收益分布（特别是尾部风险）的预期[66] * **因子评价**：该指数能洞察市场对潜在尾部风险的忧虑程度，当指数超过100时，通常意味着市场对大幅下跌风险的担忧加剧，被称为"黑天鹅指数"[66][67] 模型的回测效果 **回测区间：2022年7月22日至2025年10月24日**[44][45] 1. **IC（中证500）对冲策略**[47] * **当月连续对冲模型**：年化收益-3.21%，波动率3.86%，最大回撤-10.14%，净值0.8999，年换手次数12，2025年以来收益-5.47%[47] * **季月连续对冲模型**：年化收益-2.24%，波动率4.78%，最大回撤-8.34%，净值0.9293，年换手次数4，2025年以来收益-2.47%[47] * **最低贴水策略模型**：年化收益-1.68%，波动率4.58%，最大回撤-7.97%，净值0.9467，年换手次数17.01，2025年以来收益-3.20%[47] * **指数表现（基准）**：年化收益4.53%，波动率21.08%，最大回撤-31.46%，净值1.1541，2025年以来收益30.88%[47] 2. **IF（沪深300）对冲策略**[52] * **当月连续对冲模型**：年化收益0.46%，波动率2.94%，最大回撤-3.95%，净值1.0148，年换手次数12，2025年以来收益-0.85%[52] * **季月连续对冲模型**：年化收益0.74%，波动率3.29%，最大回撤-4.03%，净值1.0241，年换手次数4，2025年以来收益0.43%[52] * **最低贴水策略模型**：年化收益1.22%，波动率3.06%，最大回撤-4.06%，净值1.0398，年换手次数15.15，2025年以来收益0.62%[52] * **指数表现（基准）**：年化收益2.98%，波动率17.11%，最大回撤-25.59%，净值1.0997，2025年以来收益21.99%[52] 3. **IH（上证50）对冲策略**[56] * **当月连续对冲模型**：年化收益1.08%，波动率3.02%，最大回撤-4.22%，净值1.0353，年换手次数12，2025年以来收益0.45%[56] * **季月连续对冲模型**：年化收益1.96%，波动率3.43%，最大回撤-3.75%，净值1.0646，年换手次数4，2025年以来收益1.52%[56] * **最低贴水策略模型**：年化收益1.72%，波动率3.04%，最大回撤-3.91%，净值1.0565，年换手次数15.77，2025年以来收益1.53%[56] * **指数表现（基准）**：年化收益2.09%，波动率16.18%，最大回撤-22.96%，净值1.0693，2025年以来收益16.68%[56] 4. **IM（中证1000）对冲策略**[60] * **当月连续对冲模型**：年化收益-6.29%，波动率4.76%，最大回撤-14.00%，净值0.8302，年换手次数12，2025年以来收益-11.45%[60] * **季月连续对冲模型**：年化收益-4.64%，波动率5.79%，最大回撤-12.63%，净值0.8538，年换手次数4，2025年以来收益-6.42%[60] * **最低贴水策略模型**：年化收益-4.22%，波动率5.55%，最大回撤-11.11%，净值0.8667，年换手次数15.82，2025年以来收益-6.69%[60] * **指数表现（基准）**：年化收益0.89%，波动率25.59%，最大回撤-41.60%，净值0.9219，2025年以来收益27.98%[60] 因子的回测效果 **数据日期：2025年10月24日** 1. **分红调整年化基差因子**[4][20][25][31][37] * **IC当季合约**：取值-8.84%[4][20] * **IF当季合约**：取值-2.90%[4][25] * **IH当季合约**：取值0.42%[4][31] * **IM当季合约**：取值-11.18%[4][37] 2. **信达波动率指数 (Cinda-VIX) 因子**[62] * **上证50VIX_30**：取值19.23[62] * **沪深300VIX_30**：取值19.32[62] * **中证500VIX_30**：取值27.76[62] * **中证1000VIX_30**：取值24.15[62] 3. **信达偏度指数 (Cinda-SKEW) 因子**[67] * **上证50SKEW**：取值101.75[67] * **沪深300SKEW**：取值103.69[67] * **中证500SKEW**：取值102.25[67] * **中证1000SKEW**：取值102.63[67]

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根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 **1 模型名称：期现连续对冲策略[44]** - 模型构建思路：通过做空股指期货合约来对冲持有现货指数的风险，利用基差收敛效应获取收益或降低风险[44] - 模型具体构建过程： - 现货端：持有对应标的指数的全收益指数，使用70%资金[44] - 期货端：做空对冲端使用金额相同名义本金的股指期货合约，占用剩余30%资金[44] - 调仓规则：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[44] - 资金调整：每次调仓后根据产品净值重新计算现货及期货端数量[44] **2 模型名称：期现最低贴水对冲策略[45]** - 模型构建思路：在期现对冲基础上，通过选择年化基差贴水幅度最小的合约进行优化，旨在降低对冲成本[45] - 模型具体构建过程： - 现货端：持有对应标的指数的全收益指数，使用70%资金[45] - 期货端：做空对冲端使用金额相同名义本金的股指期货合约，占用剩余30%资金[45] - 调仓规则：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[45] - 持有规则：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（排除剩余到期日不足8日的期货合约）[45] - 资金调整：每次调仓后根据产品净值重新计算现货及期货端数量[45] **3 因子名称：分红调整年化基差[20]** - 因子构建思路：在分析合约基差时剔除分红的影响，获得更真实的基差水平[19][20] - 因子具体构建过程： - 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[20] - 年化基差计算公式：$$年化基差 = \frac{(实际基差 + (预期)分红点位)}{指数价格} \times \frac{360}{合约剩余天数}$$[20] **4 因子名称：信达波动率指数 Cinda-VIX[61]** - 因子构建思路：反映期权市场投资者对标的资产未来波动的预期，借鉴海外经验并结合我国场内期权市场实际情况进行调整[61] - 因子评价：能够准确反映我国市场波动性，具有期限结构特征[61] **5 因子名称：信达波动率偏度指数 Cinda-SKEW[67]** - 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，衡量市场对标的资产未来收益分布的预期[67] - 因子具体构建过程：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[68] - 因子评价：能够捕捉市场对负面事件的预期，被称为"黑天鹅指数"[68] 模型的回测效果 **IC对冲策略表现（回测区间：2022年7月22日至2025年10月17日）[46][47]** - 当月连续对冲模型：年化收益-3.08%，波动率3.87%，最大回撤-9.77%，净值0.9043，年换手次数12，2025年以来收益-5.03%[47] - 季月连续对冲模型：年化收益-2.11%，波动率4.79%，最大回撤-8.34%，净值0.9339，年换手次数4，2025年以来收益-2.01%[47] - 最低贴水策略模型：年化收益-1.54%，波动率4.60%，最大回撤-7.97%，净值0.9512，年换手次数17.12，2025年以来收益-2.75%[47] - 指数表现：年化收益3.46%，波动率21.10%，最大回撤-31.46%，净值1.1155，2025年以来收益26.51%[47] **IF对冲策略表现（回测区间：2022年7月22日至2025年10月17日）[48][52]** - 当月连续对冲模型：年化收益0.47%，波动率2.95%，最大回撤-3.95%，净值1.0151，年换手次数12，2025年以来收益-0.82%[52] - 季月连续对冲模型：年化收益0.70%，波动率3.30%，最大回撤-4.03%，净值1.0225，年换手次数4，2025年以来收益0.27%[52] - 最低贴水策略模型：年化收益1.23%，波动率3.07%，最大回撤-4.06%，净值1.0401，年换手次数15.25，2025年以来收益0.65%[52] - 指数表现：年化收益1.98%，波动率17.13%，最大回撤-25.59%，净值1.0651，2025年以来收益18.16%[52] **IH对冲策略表现（回测区间：2022年7月22日至2025年10月17日）[53][56]** - 当月连续对冲模型：年化收益1.09%，波动率3.03%，最大回撤-4.22%，净值1.0355，年换手次数12，2025年以来收益0.47%[56] - 季月连续对冲模型：年化收益1.99%，波动率3.44%，最大回撤-3.75%，净值1.0654，年换手次数4，2025年以来收益1.60%[56] - 最低贴水策略模型：年化收益1.73%，波动率3.05%，最大回撤-3.91%，净值1.0568，年换手次数15.87，2025年以来收益1.56%[56] - 指数表现：年化收益1.29%，波动率16.21%，最大回撤-22.96%，净值1.0419，2025年以来收益13.69%[56] **IM对冲策略表现（回测区间：2022年7月22日至2025年10月17日）[57][58]** - 当月连续对冲模型：年化收益-6.24%，波动率4.76%，最大回撤-14.00%，净值0.8281，年换手次数12，2025年以来收益-11.12%[58] - 季月连续对冲模型：年化收益-4.58%，波动率5.80%，最大回撤-12.63%，净值0.8487，年换手次数4，2025年以来收益-6.07%[58] - 最低贴水策略模型：年化收益-4.17%，波动率5.55%，最大回撤-11.11%，净值0.8646，年换手次数15.88，2025年以来收益-6.35%[58] - 指数表现：年化收益0.36%，波动率25.62%，最大回撤-41.60%，净值0.8911，2025年以来收益23.95%[58] 因子的回测效果 **分红调整年化基差因子取值（截至2025年10月17日）[21][27][32][37]** - IC当季合约：-12.08%[21] - IF当季合约：-3.13%[27] - IH当季合约：0.03%[32] - IM当季合约：-12.80%[37] **信达波动率指数 Cinda-VIX 因子取值（截至2025年10月17日）[61]** - 上证50VIX_30：22.97[61] - 沪深300VIX_30：24.07[61] - 中证500VIX_30：35.47[61] - 中证1000VIX_30：30.70[61] **信达波动率偏度指数 Cinda-SKEW 因子取值（截至2025年10月17日）[68]** - 上证50SKEW：103.13[68] - 沪深300SKEW：102.83[68] - 中证500SKEW：99.44[68] - 中证1000SKEW：99.76[68]

市场情绪与指标背离 - 恐惧与贪婪指数显示市场处于“极度恐惧”区域，但SPY交易价格仅比历史高点低2%，表明情绪与价格走势存在显著背离 [1] - 市场已远高于其125日移动平均线，当股价徘徊在52周高点附近时，即使2-3%的回调也会被放大 [1] - 认沽/认购比率处于低位，任何对冲活动的增加都可能被解读为恐慌，而VIX指数高于20仅表明机构在进行保护性操作，并非情绪真正崩溃 [2] - 10年期国债收益率跌破4%，但趋势仍保持看涨，SPY维持在50日和200日移动平均线之上，突显技术面比情绪指标更重要 [2] 区域性银行风险 - Zions Bancorporation因披露新的未实现债券损失而重燃银行业压力，导致其自身及其他区域性银行如CFG和KEY股价走低 [3] - 此次更新再次引发市场对存款外流和期限风险的担忧，尤其是在小型银行中 [3] - 尽管大型银行状况相对较好，但银行业整体依然脆弱，若再出现挫折，投资者可能在财报季开始时重新质疑金融稳定性 [5] 财报季作为潜在催化剂 - 下周Netflix、Tesla、Intel和IBM将发布财报，可能成为市场新的方向性催化剂 [6] - 市场对各行业预期高涨，流媒体和人工智能将成为焦点，分析师预计Netflix有温和的每股收益增长，Tesla面临持续定价压力导致利润率好坏参半，Intel和IBM则有望延续人工智能领域的增长势头 [6] - 在数周由宏观因素驱动的波动后，下周的业绩可能最终为市场确定方向，并决定当前的回调是转为盘整还是年底前的突破前准备 [8]