指增中性专题报告（六）：基差视角下股指多策略浅析

中信期货研究|金融工程专题报告 2025-01-08 基差视角下股指多策略浅析 ——指增中性专题报告（六） 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 报告要点 本报告以考虑分红预估的基差测算为出发点，在基差视角下进一步探讨了“期现对冲、网格交易和跨期套利”3类应用场景。静态期现对冲中，基差强/弱与当月 /下季空头持有的对应关系将有效降低对冲成本；网格交易增强中，叠加基差预测能有效过滤冗余信号并提升表现，如相关方案在IH上可获得年化收益4.11%、夏普0.8；跨期套利中，300IF和500IC各自的“当月-下季”配对均表现较好且参数稳定性高，前者夏普1.01、最大回撤0.33%、胜率65%、赔率5.6，兼具收益的确定性与弹性。 金融工程研究团队 研究员：盛博文 从业资格号F03107915 投资咨询号Z0021449 孔如玉 从业资格号F03108272 投资咨询号Z0021459 摘要 本报告以考虑分红预估的股指期货基差测算为出发点，介绍了一个简单的分红预估模型并分析了2019年~2024年期间4大主流宽基的分红概况，测算并对比了全体股指期 货4个存续合约考虑分红预估后的基差水平。 在此基础上，更进一步探讨了3类较为常见的应用场景：1.回顾静态期现对冲（中性策略）的历年表现并挖掘合约选择与基差水平之间的联系，同时构思基差预测方案来提升表现；2.设计网格交易增强方案，其中涉及叠加使用基差预测趋势过滤冗余信号；3.针对同期指不同期限合约的年化基差率套用类阈值择时的价差判断模式，以观察跨期限套利的提升效果。 针对3类应用场景中所涉及的策略方案在2019年~2024年有如下观察： 静态期现对冲（中性策略）：基差走强时，中性对冲持有当月空头表现占优；基差走弱时，中性对冲持有下季空头表现占优；两类基差预测新方案或可部分抵御冲击成本的影响； 网格交易增强：叠加基差预测能有效过滤冗余信号，其中IH主连+“阈值更新”预测IH当季展期基差（0.015-0.05）表现最优——年化收益4.11%、夏普0.8、最大回撤7.31%、卡玛0.56、胜率51%、赔率0.75、全区间共交易207次（合约切换日记作两次）以及平均持仓3.6天；其他股指亦有不错表现； 跨期限套利：300IF和500IC各自的“当月-下季”套利均表现较好——前者夏普1.01、最大回撤0.33%、胜率65%、赔率5.6，兼具收益的确定性与弹性；后者夏普0.91、赔率3.22；此外，两者都具备较高的参数稳定性。 风险提示：本报告中所涉及的资产配比和模型应用仅为回溯举例，并不构成推荐建议。 重要提示：本报告非期货交易咨询业务项下服务，其中的观点和信息仅作参考之用，不构成对任何人的投资建议。中信期货不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。如本报告涉及行业分析或上市公司相关内容，旨在对期货市场及其相关性进行比较论证，列举解释期货品种相关特性及潜在风险，不涉及对其行业或上市公司的相关推荐，不构成对任何主体进行或不进行某项行为的建议或意见，不得将本报告的任何内容据以作为中信期货所作的承诺或声明。在任何情况下，任何主体依据本报告所进行的任何作为或不作为，中信期货不承担任何责任。 目录 摘要1 一、分红预估4 （一）分红剔除在基差计算中的必要性4 （二）一个简单的分红测算（含预估）模型5 （三）4种经典展期方式6 （四）主流宽基（300/50/500/1000）的分红测算8 （五）基差剔除分红与否对比9 (1)同一股指不同期限合约的基差对比9 (2)同一期限不同股指的基差对比10 二、应用1——期现套利11 （一）当月/下月/当季/下季展期12 (1)年化收益与年化波动12 (2)新增3维度观察与解读12 （二）理想情况下中性对冲的提升方案14 (1)底层框架：基差趋势预测+差异化展期14 (2)基差预测方法1：卡尔曼滤波（Kalman）15 (3)基差预测方法2：阈值更新16 三、应用2——网格交易增强17 （一）建仓规则17 （二）回测结论18 (1)初步回测18 (2)改进方案18 四、应用3——跨期限套利20 （一）进出场规则20 （二）回测结论20 五、总结21 图表目录 图表1：A股上市公司分红流程5 图表2：沪深300错期5日00-03展期相应的预估分红点数9 图表3：上证50错期5日00-03展期相应的预估分红点数9 图表4：中证500错期5日00-03展期相应的预估分红点数9 图表5：中证1000错期5日00-03展期相应的预估分红点数9 图表6：IF00当月展期分红剔除与否基差对比（近1年）10 图表7：IF01下月展期分红剔除与否基差对比（近1年）10 图表8：IF02当季展期分红剔除与否基差对比（近1年）10 图表9：IF03下季展期分红剔除与否基差对比（近1年）10 图表10：IF00当月展期分红剔除与否基差对比（2019~2024）11 图表11：IH00当月展期分红剔除与否基差对比（近1年）11 图表12：IC00当月展期分红剔除与否基差对比（近1年）11 图表13：IM00当月展期分红剔除与否基差对比（近1年）11 图表14：300使用4种经典展期中性对冲净值图12 图表15：500使用4种经典展期中性对冲净值图12 图表16：300使用4种经典展期中性对冲分年度统计12 图表17：500使用4种经典展期中性对冲分年度统计12 图表18：分年度的3维度观察13 图表19：“卡尔曼基差预测+差异化展期”之300中性对冲15 图表20：“卡尔曼基差预测+差异化展期”之500中性对冲15 图表21：阈值更新的示意图（默认回测起始日年化基差率为基准、趋势为1）16 图表22：“阈值更新+差异化展期”之300中性对冲17 图表23：“阈值更新+差异化展期”之500中性对冲17 图表24：IF主连网格交易净值（伸缩因子1.2-网格10层）18 图表25：300下季展期“阈值更新”的基差趋势预测18 图表26：“IF主连+IF基差预测”组合19 图表27：“IH主连+IH基差预测”组合19 图表28：IF当月展期与下季展期跨期套利净值与敏感性检验21 图表29：IC当月展期与下季展期跨期套利净值与敏感性检验21 这是我们“指增中性”专题系列的第6篇。此前5篇多聚焦“期货多空”类策略，以此为目标从“指标挖掘”和“策略开发”两大切入点进行展开。而本篇关注股指期货基差，我们以考虑分红预估的基差测算为出发点，并在基差视角下进一步探讨了“静态期现对冲、网格交易增强和跨期限套利”3类应用场景。 一、分红预估 本文针对股指的基差计算将考虑分红预估，也就是在现货端剔除分红影响。 （一）分红剔除在基差计算中的必要性 在无风险利率�和分红率�两者均为连续复利的设定下，期货�与现货 �存在如下对应关系： 𝐹�=𝑆�𝑒(𝑟−𝑞)(𝑇−𝑡) 其中�为期货合约剩余到期时间。该公式的前提假设是默认指数成分股的股利发放会在区间段[�−𝑡,𝑇]内均匀分布，也即连续红利分配情况。与该理论定价中的连续性假设不同，实际金融市场中分红是事件性的。比如，在[�−𝑡,𝑇]区间内，指数所含成分股在�个时间点𝑡1,…,𝑡�分别发放股利𝑑1,…,𝑑𝑛，那么这 �次分红对于现货价格的估值影响为� 区间分红 � =∑ 𝑖=1 𝑑𝑖𝑒−𝑟(𝑡𝑖−𝑡)，分红事件导致 指数点位的下降，因此需要扣除该未来所有分红的现值，所以离散红利分配下的股指期货理论定价模型为如下关系： � 𝐹�=(𝑆�−∑𝑑𝑖𝑒−𝑟(𝑡𝑖−𝑡))𝑒𝑟(𝑇−𝑡) 𝑖=1 从上述基础理论可以看到，股利发放/分红支付带来了指数成分股价格的下跌，进而影响了现货指数的价格。为了反映这种影响，分红需要在股指期货定价和基差计算的公式中进行扣除。 从收益获取端来看，一篮子个股/etf的现货持有者可以获得分红收益，期货持有者无法直接获得分红收益、但理论价格中会体现分红的影响。为了准确反应两者的收益平衡，基差计算时必须考虑分红，否则可能出现现货理论价值的高估，从而导致基差偏离实际水平。 然而上述公式的成立都需要满足严苛的条件，比如无交易成本、无交易策略限制、套利机会出现能被马上利用等等。显然，实际金融市场很难满足。所以我们将以上述理论公式为根本、但从实操便利性的角度出发，给出一个简单的分红测算模型。 （二）一个简单的分红测算（含预估）模型 基差计算中若考虑分红剔除，那么测算过程将涉及到分红预估的问题。这里我们从实操便利的角度出现，给出一个简单的测算（含预估）模型。该分红测算模型采用日频频率更新，综合考虑年报、三季报和半年报这3个财务报表，也即 对应1231、0930和0630这3个报告期。下面以20231231该报告期为例来具体介绍分红测算（含预估）过程。 图表1：A股上市公司分红流程 资料来源：中信期货研究所 我们需要明确一个公式：对于个股而言， 个股分红影响点数=股息率*（最新权重/100）*除权除息日指数点数， 所以分红测算中最关键的2个值便是股息率和除权除息日，具体测算过程如下。首先是关于是否需要预估分红的确认。这一点可以通过综合观察股息率和除 权除息日这2个数据实现。由于前者（股息率）是基于税前股息与个股收盘价的比值获取，因此也可直接观察税前股息。如果税前股息和除权除息日两者均已公布，那么除权除息日无需预估。如果两者至少有一个未公布，则需要预估。 其次是关于如何预估除权除息日。第一步，分别提取20231231、20221231、20211231和20201231这4个报告期对应财务报表中的关键日期，具体为预案公告日/股东大会公告日/分红实施公告日/股权登记日/除权除息日；第二步，针对上述全体4个报告期，分别计算每1个报告期中前后2个关键日期的间隔自然日，具体为“自预案公告日至股东大会公告日、自股东大会公告日至分红实施公告日、自分红实施公告日至股权登记日、自股权登记日至除权除息日”这4个间隔自然日，然后将回溯的过去3个报告期（20221231、20211231和20201231）对应的间隔自然日取平均，在此过程中若存在缺失值则忽略该期；第三步，预估的股东大会公告日为当前报告期（即20231231）中的预案公告日加上过去3期“自预案公告日至股东大会公告日”的间隔自然日的平均值，预估的分红实施日为当前报告期（即20231231）中的股东大会公告日（若缺失则使用预估的股东大会公告日）加上过去3期“自股东大会公告日至分红实施公告日”的间隔自然日的平均值， 预估的股权登记日为当前报告期（即20231231）中的分红实施公告日（若缺失则使用预估的分红实施公告日）加上过去3期“自分红实施公告日至股权登记日”的间隔自然日的平均值，预估的除权除息日为当前报告期（即20231231）中的股权登记日（若缺失则使用预估的股权登记日）加上过去3期“自股权登记日至除权除息日”的间隔自然日的平均值。 然后是关于除权除息日的最终确定。上面步骤得到除权除息日的初步预估值之后、到真正使用之前，还需要进一步区分两种情况：初步预估值是否缺失——如果缺失无值，则对前3年（20221231、20211231和20201231）的除权除息日取平均作为当前的值；初步预估值是否为工作日——如果非工作日，则将其替换为最靠近该日期、即将来临的第一个工作日。 再者是关于如何预估股息率。如果当前报告期（20231231）中个股的预案公告日已经公布，那么股息率则按照个股在当前报告期的税前股息与除权除息日和今日两者较小的日期中个股收盘价的比值；如果个股的预案公告日没有公布，则将回溯的过去3个报告期对应的股息率（20221231、20211231和20201231）取平均作为预估股息率。 最后是日频汇总影响点数。将除权除息日分布在“自测算当日直至当前持有股指期货合约到期日”这段区间的个股对应影响点数相加，即可作为测算当日预估分红。 （