期权市场主要走势 - 趋势性上涨：标的资产价格持续上升 [2] - 趋势性下跌：标的资产价格持续下降 [2] - 震荡行情：价格在较窄范围内波动且无明显趋势 [2] - 高波动率行情：价格波动幅度大但无明确趋势方向 [2] - 低波动率行情：价格波动小且变动缓慢 [2] 基础期权交易策略 - 看涨期权：赋予持有人未来以行权价买入期货合约的权利 当市价高于行权价时可获利 [4] - 看跌期权：赋予持有人未来以行权价卖出期货合约的权利 当市价低于行权价时可获利 [4] - 卖出看涨期权：卖方收取权利金但需承担以约定价格出售合约的义务 若市价上涨可能面临亏损 [4] - 卖出看跌期权：卖方收取权利金但需承担以约定价格购买合约的义务 若市价下跌可能面临亏损 [4] 组合策略应用 - 价差策略：通过买卖同行权类型但不同行权价的期权降低成本并锁定风险 [6] - 牛市价差：买入低行权价认购期权同时卖出高行权价认购期权 适用于标的资产小幅上涨预期 最大收益为行权价差额减去权利金净支出 [6] - 熊市价差：买入高行权价认沽期权同时卖出低行权价认沽期权 适用于标的资产小幅下跌预期 风险与收益均有限 [7] 时间价值影响机制 - 期权买方面临时间价值衰减：每日时间价值损耗可能抵消价格方向正确带来的收益 例如100元期权中60元为时间价值时 每日损耗2元则10天后减少20元价值 [9] - 期权卖方受益于时间价值衰减：可快速获取权利金收益 例如卖出3天到期期权首日可获得30%时间价值收益 但需承担价格极端波动的无限风险 [9] - 所有期权均设到期日 过期后合约自动失效 [9] 期权合约基本特性 - 期权赋予持有者在特定时间以约定价格买卖标的资产的权利 [10] - 买方支付权利金获得行权选择权 最大损失限于已支付权利金 [10] - 卖方收取权利金但承担履约义务 最大收益为权利金 理论风险无上限 [10]

黄金期货价格表现 - COMEX黄金期货价格盘中一度下探至3368美元/盎司 尾盘小幅回升 收盘跌0.14%报3378.00美元/盎司 [1] - 受俄美乌三方会晤预期良好影响 避险需求降低导致金价大幅回落 [1] 黄金ETF资金流向 - 黄金ETF华夏(518850)涨0.17% 已连续4日获资金净申购 累计净申购金额达8725万元 [1] - 黄金股ETF(159562)跌0.83% [1] 央行政策预期影响 - 杰克逊霍尔全球央行年会将于本周后半周举行 美联储主席鲍威尔将在周五晚间发表致辞 [1] - 鲍威尔讲话释放的任何信号将显得尤为关键 或在一定程度上指引9月降息预期 [1] - 若美联储传递出转鸽倾向 金价或重新获得走强驱动 [1]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告对股指期货、国债期货和商品CTA的量化策略进行跟踪分析，股指期货市场呈上涨趋势，各品种基差明显走强，不同策略表现各异；国债期货基差与跨期价差预期震荡，利率择时信号预测利率上行；商品市场总体延续走势，部分因子表现较好，各跟踪策略收益有别 [3][55][77] 根据相关目录分别进行总结 股指期货量化策略跟踪 - 行情简评：市场呈上涨趋势，电子和非银金融、电力设备贡献主要涨幅，各品种基差明显走强、成交环比上涨，IC、IM维持贴水状态 [3] - 基差策略推荐：跨期正套需警惕远月合约基差大幅波动风险，IC跨期正套，IM跨期反套，展期策略推荐持有近月合约 [3] - 套利策略跟踪：跨期套利策略上周净值涨跌不一，年化基差率因子盈利0.8%，正套和动量因子分别亏损1.6%、1.4%；跨品种套利时序合成策略净值上周亏损0.5%，最新信号推荐多IC空IF、多IM空IC [4] - 择时策略跟踪：日度择时策略各模型上周亏损，择时模型最新信号看多信号增强，不同模型对不同指数看法有别 [5] - 基差结构：各品种基差结构分化，给出各品种剔除分红后的年化基差率及期限结构图表 [7][8] - 展期收益跟踪：展示中证1000、中证500、上证50、沪深300历史展期收益及展期收益净值曲线 [10] - 跨期套利策略综合表现：2025年以来年化基差率、正套、120日动量策略累计收益率分别为5.1%、5.4%、3.1%，各策略表现有差异 [13] - 跨期套利策略年化基差率因子：根据年化基差率日度调仓，不同合约表现不同，给出最新信号 [17][22] - 跨品种套利时序多品种组合策略：2025年以来IC_IF、IF_IH、IM_IC、合成策略累计收益率分别为4.2%、0.5%、3.4%、3.2%，近一周表现有别 [23] - 跨品种横截面基差套利：做多年化基差最小品种，做空最大品种，2025年后回测年化收益8.8% [29] - 日度择时策略多因子合成模型：分年度表现不同，2025年以来样本外单因子等权、XGB、OLS累计收益率分别为1.2%、 -2.1%、2.7% [35][36] - 日度择时策略OLS模型：2025年以来上证50、沪深300、中证500、中证1000累计收益率分别为 -0.5%、0.0%、6.8%、2.7% [43] - 日度择时策略Xgboost模型：2025年以来沪深300、中证1000累计收益率分别为2.4%、21.8% [51] 国债期货量化策略 - 本周策略关注：基差与跨期预期维持震荡，利率择时信号预测利率上行，套保选高久期品种，多因子择时策略信号中性，跨品种套利策略TS - T、T - TL信号偏多，信用债久期轮动加对冲策略现券降久期 [55] - 基差与跨期价差：期债IRR下行，跨期价差震荡偏强，后续正套空间有限，跨期价差预期维持震荡 [55] - 利率择时与套保信号：利率择时信号预测利率上行，宏观等因子看空，套保选高久期品种 [59] - 多因子择时策略：净值本周震荡，信号中性，看多因子有基差、高频因子，看空因子有利差、量价因子 [62] - 跨品种套利策略：净值本周震荡，TS - T、T - TL最新信号偏多 [69] - 信用债久期轮动中性策略：基于远季合约的国债期货对冲压力指数反弹，现券降久期持有1 - 3年指数并对冲 [73] 商品CTA因子及跟踪策略表现 - 商品因子表现：上周国内商品市场涨跌各半，风险偏好略升，期限结构和趋势动量类因子赚钱效应减弱，波动率、期限基差、仓单类因子表现好 [77] - 跟踪策略表现：各策略年化收益、夏普比率等指标有别，如CWFT策略年化收益9.3%，最近一周收益0.39% [78] - 商品因子表现跟踪：期限结构和趋势动量类因子上周小幅下跌，给出各因子业绩表现数据 [80][81] - 基于因子的商品策略跟踪表现：介绍各策略组合情况，如CWFT组合持仓品种、收益等情况 [85][88] - 跟踪策略组合回测表现：给出各策略年化收益、最大回撤等指标，上周表现最好的是CWFT，今年以来最好的是C_frontnext & Short Trend [101][102]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 利多因素为货币宽松预期提供支撑，资金面维持平稳偏松，DR007中枢稳定在1.4%-1.5%，股债跷跷板效应减弱，缓解债市资金流出压力 [3] - 利空因素为政府债券供给增加，构成短期供给利空，市场风险偏好持续上升，资金从债市抽离 [3] - 交易咨询观点为机构择券思路强调曲线静态及持有性价比 [3] 各指标数据情况 国债到期收益率 - 展示2Y、5Y、10Y、30Y、7Y国债到期收益率自2024年4月至2025年4月的数据 [4] 资金利率 - 展示存款类机构质押式回购加权利率1天、7天及逆回购利率7天自2023年12月至2025年6月的数据 [4] 国债期限利差 - 展示7Y - 2Y国债期限利差自2024年4月至2025年4月的数据 [5] - 展示30Y - 7Y国债期限利差自2024年4月至2025年4月的数据 [5] 国债期货持仓 - 展示2年期、5年期、10年期、30年期国债期货自2015年12月至2023年12月的持仓数据 [7] 国债期货成交 - 展示2年期、5年期、10年期、30年期国债期货自2024年4月至2025年4月的成交数据 [7] 国债期货基差 - 展示2年期国债期货当季合约基差自2024年2月29日至2024年10月31日的数据 [8] - 展示5年期国债期货当季合约基差自2024年4月至2025年4月的数据 [9] - 展示30年期国债期货当季合约基差自2023年6月至2025年6月的数据 [10] - 展示10年期国债期货当季合约基差自2024年2月29日至2024年10月31日的数据 [15] 国债期货跨期价差 - 展示2年期国债期货跨期价差（当季 - 下季）自2024年4月至2025年4月的数据 [12][13] - 展示5年期国债期货跨期价差（当季 - 下季）自2024年4月至2025年4月的数据 [11][13] - 展示10年期国债期货跨期价差（当季 - 下季）自2024年4月至2025年4月的数据 [16] - 展示30年期国债期货跨期价差（当季 - 下季）自2023年6月至2025年6月的数据 [17] 国债期货跨品种价差 - 展示TS*4 - T跨品种价差自2024年4月至2025年4月的数据 [18] - 展示T*3 - TL跨品种价差自2023年6月至2025年6月的数据 [19]

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

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 金融期权交易活跃度上升，看涨情绪上升，可考虑牛市看涨价差 [1] 根据相关目录分别进行总结 期权市场交易概况回顾 - 各期权品种日均交易数据，包括CALL成交、PUT成交、总成交量、CALL持仓、PUT持仓、总持仓量、CALL成交额、PUT成交额、总成交额等 [1] 期权流动性 - 展示金融期权总成交量与总持仓量、总成交额、总成交市值与总持仓市值变化，以及各品种成交量与持仓量占比 [1][3][4][5][6][7][8][9] 期权波动率水平 - 各期权品种近月ATM - IV、IV变动、同期限HV、HV变动、Skew、Skew变动、VIX、VIX变动数据 [3] - 上周多数期权平值隐波和历史波动率出现收敛迹象，创业板ETF期权出现扩散迹象，且各期权标的资产和平值隐波呈现正相关性 [10][12][14][17][19][21][25][27][29][31][34][36] 期权市场多空情绪 - 期权的Put - Call - Ratio（PCR）指标可反映市场多空情绪，并展示各期权品种PCR走势和日环比增量百分比 [38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48] 市场支撑压力位信息 - 各期权标的资产的关键支撑位和压力位，如上证50股指支撑位2800、压力位3200等 [48]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 金融期权市场成交相对活跃，成交量达1342万张，多数品种PCR比值显著低于1，认购期权热度大于认沽期权 [1][3] - 上交所部分ETF期权VIX指数上涨，深交所中深市创业板ETF期权VIX上升0.7%，中金所中证1000股指期权VIX指数下降0.28%，其中上交所中证500ETF期权VIX上升0.11% [1][3] 根据相关目录分别进行总结 行情速览 成交持仓量 - 上交所上证50ETF期权成交量229.63万张，持仓量155.10万张；沪深300ETF期权成交量199.52万张，持仓量139.69万张等多个品种有具体成交持仓数据 [9] 波动率 - 上交所上证50ETF隐波指数17.65，IV涨跌幅0.06%；沪深300ETF隐波指数18.41，IV涨跌幅0.15%等各品种有不同波动率数据 [10] 品种研究 上交所上证50ETF期权 - 有波动率微笑曲线、期限结构，VIX指数、SKEW指数，成交量PCR、持仓量PCR等相关图表展示 [16] 上交所沪深300ETF期权 - 有波动率微笑曲线、期限结构，VIX指数、SKEW指数，成交量PCR、持仓量PCR等相关图表展示 [19] 上交所中证500ETF期权 - 有波动率微笑曲线、期限结构，VIX指数、SKEW指数，成交量PCR、持仓量PCR等相关图表展示 [23] 上交所科创50ETF期权 - 有波动率微笑曲线、期限结构，VIX指数、SKEW指数，成交量PCR、持仓量PCR等相关图表展示 [26] 上交所科创版50ETF期权 - 有波动率微笑曲线、期限结构，VIX指数、SKEW指数，成交量PCR、持仓量PCR等相关图表展示 [30] 深交所沪深300ETF期权 - 有波动率微笑曲线、期限结构，VIX指数、SKEW指数，成交量PCR、持仓量PCR等相关图表展示 [33] 深交所中证500ETF期权 - 有波动率微笑曲线、期限结构，VIX指数、SKEW指数，成交量PCR、持仓量PCR等相关图表展示 [36]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 未提及 根据相关目录分别进行总结 期权成交量 - 2025年8月14日，上证50ETF期权成交量为127.52万张；沪深300ETF期权（沪市）成交量为109.60万张；中证500ETF期权（沪市）成交量为128.30万张；深证100ETF期权成交量为12.68万张；创业板ETF期权成交量为309.54万张；上证50股指期权成交量为10.06万张；沪深300股指期权成交量为21.42万张；中证1000期权总成交量为40.51万张[1] - 给出各股指ETF期权近一日看涨、看跌及总成交量数据，如上证50ETF期权看涨成交量92.24万张、看跌成交量63.07万张、总成交量155.31万张[20] 期权PCR - 上证50ETF期权成交额PCR报0.43，环比变动 -0.06；持仓量PCR报1.16，环比变动 +0.12；沪深300ETF期权（沪市）成交额PCR报0.49，环比变动 +0.02；持仓量PCR报1.11，环比变动 +0.01等各期权相关数据[2] - 详细列出各股指ETF期权近一日成交额PCR、环比变动、持仓量PCR及环比变动情况[35] 期权VIX - 上证50ETF期权VIX报17.65%，环比变动 +0.07%；沪深300ETF期权（沪市）VIX报17.85%，环比变动 +0.08%等各期权相关数据[3] - 给出各股指ETF期权近一日VIX及环比变动值，如创业板ETF期权VIX为28.37%，环比变动 +0.64%[50]

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 - 9月阅兵前对权益市场持积极态度，短期顺势而为；期权端建议跟随趋势续持牛市价差组合；债市情绪有所修复，但整体仍需维持谨慎 [1][2][3] 根据相关目录分别进行总结 行情观点 股指期货 - 沪指新高，量能接近2.2万亿，当前情绪进入正反馈；9月阅兵前因美联储降息预期、政策一致性强化、资金流增量信号，对权益市场持积极态度，短期顺势而为，操作建议持有IM [7] 股指期权 - 昨日权益市场震荡偏强，期权成交额突破100亿，创业板ETF期权成交额单日提升143.43%，期权情绪指标走强，隐含波动率提升，建议续持牛市价差组合 [2][7] 国债期货 - 昨日国债期货整体走强，债市情绪修复；股市走强或对债市构成利空，但商品市场情绪减弱、债市观望情绪上升使股债跷跷板效应不明显；7月金融数据社融增速抬升，但人民币贷款分项有待好转，对债市多头情绪有支撑；考虑股市表现、政策因素，债市整体需谨慎；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，基差策略主力合约套利空间不大，曲线策略关注曲线做陡 [3][8][9] 重要信息资讯跟踪 - 原油方面，IEA表示全球石油市场明年将面临创纪录供应过剩，8月全球原油加工量将升至历史新高，6月全球可观测石油库存升至46个月新高 [11] - 宏观方面，7月金融数据显示M2货币供应年率为8.8%，前七个月人民币存款增加18.44万亿元，人民币贷款增加12.87万亿元，1 - 7月社会融资规模增量23.99万亿元，7月末广义货币余额329.94万亿元同比增长8.8%等 [11][12] 衍生品市场监测 - 报告提及股指期货、股指期权、国债期货数据，但未给出具体内容

美联储降息预期 - 与美联储9月会议挂钩的隔夜指数互换合约显示市场完全消化了降息25个基点的预期 联邦基金利率期货合约交易活跃 [1] - 联邦基金利率期货8月和10月合约交易活跃 担保隔夜融资利率期货2025年9月合约出现大量交易 [1] - 与美联储9月会议挂钩的OIS利率降至4.08% 显示25个基点降息概率为100% [1] 市场利率变动预期 - 互换曲线远端显示市场预计今年剩余3次FOMC会议合计降息62个基点 较周二收盘时的59个基点有所上升 [1]