期货市场表现概览与基差情况 [page::0][page::1]

• 上周沪深300、上证50、中证500和中证1000主要期货合约均出现不同程度下跌，中证1000跌幅最大（-4.86%），上证50跌幅最小（-1.13%）。

- 四大期货合约均处于贴水状态，基差贴水较上周有所收窄，基差率仍处负值，如沪深300当季合约年化基差率约为-7.36%。

• 成交量方面，IC合约成交量涨幅最大（16.31%），IH涨幅最小（2.27%）；持仓量整体下降，IH降幅最大（-17.76%）。

股指期货跨期价差与套利机会分析 [page::1][page::3]

• IF、IC、IM及IH期货当月与下月合约跨期价差高于历史中位数，分位数均在86%以上，属于历史上的高位区间。

- 基于5%年化收益率计算的正反向套利基差阈值显示，IF主力合约当前存在反套套利机会。

分红点位预测与基差调整方法 [page::4][page::5][page::6]

• 根据历史分红数据及索引成分股的分红说明，沪深300等指数主力合约的分红调垫点位分别预测为44.18(沪深300)、25.01(中证500)、43.03(上证50)、19.91(中证1000)。

- 报告详细介绍了通过历史分红进度、收益预告和派息率估算的方法来预测未来分红对基差的影响，增强基差估计的准确性。

卖方策略观点大模型总结 [page::4][page::5]

• 本周汇总20余家券商发布的市场和行业观点，4家认为市场情绪中性或改善，3家认为流动性改善。

- 行业方面一致看好科技成长（AI算力、半导体）、高股息板块及黄金配置价值。

• 分歧主要体现在市场走势预期、风险判断及细分行业配置上，比如周期品和石油价格走势。

《"数"看期货：大模型解读近一周卖方策略一致观点》详尽分析报告

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一、元数据与概览

报告标题： 《"数"看期货：大模型解读近一周卖方策略一致观点》
作者： 高智威，聂博洋
发布机构： 国金证券股份有限公司
发布日期： 2025年6月24日
主题： 侧重于中国A股市场中四大股指期货（沪深300、中证500、中证1000、上证50）近一周市场表现与卖方策略团队观点的深度汇总与分析，结合大语言模型（ChatGPT）技术辅助，揭秘卖方机构共识与分歧，探讨市场情绪、流动性及行业投资热点。

核心论点与目标：
报告围绕近期股指期货主要合约的价格表现、基差走势、持仓成交情况及跨期价差水平，揭示市场风险偏好及资金流动的演绎轨迹。借助大模型技术，提炼近20余家重要卖方机构的策略观点，明确指出科技成长、高股息及黄金板块得到一致看好，同时聚焦流动性和市场情绪观点的分歧，为投资者提供系统可参考的策略指引。[page::0,1,4,8]

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二、逐章节深度解读

1. 股指期货市场概况

关键论点总结：

• 上周四大期指主力合约全线下跌，其中中证1000期指跌幅最大（-4.86%），上证50跌幅最小（-1.13%）。

- 四大期指合约均处于贴水状态，贴水幅度较前期均有所加深，但最后交易日贴水幅度出现收窄。

• 成交量方面，四大期指不同期限合约的成交量普遍上升，特别是中证500增长显著（16.31%），体现市场活跃度提升。

- 持仓量整体下降，尤其是上证50合约减少显著（-17.76%），反映短线资金或机构减仓意愿。

• 基差年化率显示当季合约贴水收敛，具体为IF -7.36%、IC -10.69%、IM -13.69%、IH -5.56%。

- 跨期价差处于历史高位分位，特别是IF合约达到2019年以来98.5%的分位数，说明价格结构仍体现较高的时间价差水平。

• 存在反向套利机会，尤其在IF主力合约，基差率未达到正向套利的收益标准，期货相对较低。

- 分红调整后估算，主要股指的分红点位分别为沪深300 44.18点、中证500 25.01点、上证50 43.03点、中证1000 19.91点。分红因素影响基差变化，成为基差正常化的重要驱动力。

推理与证据：
基于成交量与持仓变化，体现出市场对不同指数期货的兴趣和风险偏好差异。年化基差的贴水状态及其变化说明市场对未来走势的预期偏谨慎，同时跨期价差处在高位则显示投资者对预期波动和贴水结构的态度较为稳定。分析结合交易所和数据提供商iFinD的历史数据，结合理论模型衡量期货价格合理区间，为套利机会提供量化参考。

[page::0,1]

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2. 基于ChatGPT的大模型解析卖方策略观点

关键论点总结：

• 汇总6月21日至6月23日间20多家卖方机构发布的市场与行业观点，利用大语言模型进行文本抽取与观点整合。

- 市场共识集中在市场情绪维持中性或略有改善，流动性环境有所宽松。

• 行业板块上，一致看好科技成长（涵盖AI算力、半导体、机器人等）、高股息资产及黄金板块，视为投资重点。

- 分歧体现在市场走势预期（震荡或上涨）、地缘政治风险认知、石油价格及新能源景气度判断等方面。

• 对大语言模型的使用说明了智能化投研在结构化处理大量策略报告中的效率优势，但同时提示其随提示词变化的结果波动性与模型失效风险。

推理与证据：
通过构建多个提示词，大模型不仅筛选和归纳观点，还进行了策略观点的评分和行业配置排名，形成一个自动化现代化的数据智能分析流程。具体团队观点以表格详细列出，共识与分歧对比清晰，图表20展示了整个数据处理及模型提炼流程的架构。[page::0,1,4,5]

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3. 股指期限套利与分红预测方法

关键论点总结：

• 股票期货存在正向套利和反向套利两种主要策略，具体定义和适用场景明确。

- 报告给出不同方向的套利收益率计算公式，涵盖保证金率、交易费用、无风险利率及融券利率等多要素。

• 分红对期货合约基差的影响被特别强调，分红会导致指数价格调整，进而影响基差修正。

- 分红预测基于历史派息规律和上市公司业绩数据，采用EPS和派息率结合模型，区分已公布、未公布方案，及公司不同盈利、上市状态，公司类型对预测派息率取值差异化对待。

• 适时调整分红时间预测，运用多项式函数拟合点位影响。分红和基差关系的明确，有助于更精准的期货定价和套利决策。

- 详细风险提示涵盖模型失效、政策环境变化、指数成分调整和大模型随机性等。

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三、图表深度解读

1. 上周期指表现概览（图表1）

该表总结了沪深300、中证500、中证1000、上证50四个股指及其主力期货合约的最新涨跌幅、基差率、分红调垫、20日基差率均值、成交量、持仓量、跨期价差分位数及指数PE分位数。可见：

• 中证1000期指下跌最显著，基差贴水最大，反映该小盘指数的风险情绪更弱。

- 沪深300和中证500期指成交量相对活跃，持仓变动不大。

• 上证50基差贴水较少，估值较高（PE分位78%），但成交量与持仓量均较低。

- 跨期价差分位数均高于85%，显示期货价差结构维持在历史较高水平。

此表为后续套利与市场结构分析提供坚实量化基础。[page::1]

2. 四大股指主力合约基差率（图表2-7）

这些条形图和折线图展示了IF、IC、IM和IH主力合约及当季合约的基差率及其20日均值走势，附带5%套利收益线提供套利参考区间，右轴为对应指数水平。解析如下：

• IF、IC合约基差整体为负，表现为贴水状态，存在波动但近期略趋收窄。

- IH基差贴水较小，部分区间接近套利收益线，反映该合约套利空间较少。

• IM合约贴水最严重，可见大盘微盘资产风险溢价较高。

- 当季合约基差年化率波动较大，但保持在正常贴水范围内，显示季节性与市场情绪的协调。

• 各指数基差多数低于5%套利线，证明现阶段套利机会有限，但IF反套仍具吸引力。

图表对基差动态、套利条件等一目了然，结合文字说明揭示市场的微观结构与机构行为。[page::2]

3. 加总持仓量与成交量趋势（图表10-13）

条柱结合图反映4大期指不同合约的持仓与成交量：

• IF持仓稳定在20万手左右，成交量波动较大，近期成交略有回落。

- IC成交量显著上升至10万手以上，持仓微增，显示活跃资金参与度增强。

• IH持仓较低，成交量中等，反映该合约资金偏紧。

- IM持仓最高，成交量维持在20万手左右，代表微盘活跃资金较多。

趋势表明资金分布结构分明，活跃度与持仓存在结构性差异，提示策略需区别对待不同指数期货市场。[page::3]

4. 跨期价差率频数分布（图表14-17）

这些核密度曲线图对比当月合约与下月、当季、下季合约价差的分布位置及历史分位数：

• IF跨期价差处于接近历史高位分位，表明当前期货价差溢价较大。

- IC和IM跨期价差集中度较高，分布较窄，显示市场预期较为一致。

• IH跨期价差波动较大，市场信心波动明显。

- 价差分布为期货价格结构的关键反映，关系到资金拆期成本和套利空间。

结合基差和跨期价差信息，可以综合判断市场风险溢价和资金结构趋势。[page::3]

5. 2025年分红点位预估（图表18）

该柱状图按照当月、下月、当季、下季度分别展示IF、IC、IH、IM期指对应的预估分红点位：

• IH分红点位最高（均在43点左右），代表成分股现金分红贡献较大。

- IF次之，表现稳定。

• IC和IM分红点位相对较低且分布均匀，体现成分股不同分红体量与时间分布。

- 分红点位是定价修正的关键，拆解分红对基差影响具重要投资指导意义。

体现了基于成分股分红预测模型的细致市场分解能力。[page::4]

6. 大模型观点汇总及处理流程图（图表19-20）

• 图表19以结构化表格展现卖方机构观点的共识与分歧，重点涵盖市场情绪、流动性、行业配置热点及风险因素。

- 图表20展示了最重要的大模型运作步骤——涵盖数据筛选、观点提取、评分对比及观点综合输出流程，示范现代智能投研的工作流标准。

辅助说明了大语言模型在投研自动化及观点洞察上的实践效果。[page::4,5]

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四、估值分析

本报告核心不仅聚焦期货价格动态，还运用基差套利公式及分红调整方法，构建了基于现货与期货价格合理价差的估值框架：

• 利用正向套利和反向套利收益率公式，结合保证金率、手续费、融资利率精确计算套利机会。

- 分红调整引入通过EPS与稳定派息率估算离散分红效应，反映在期货基差修正中，提升定价合理性。

• 跨期价差和年化基差率对应估值分布位次，使估值判断依托市场历史表现位置，合理避开极端偏离。

整体估值分析方法结合理论与历史数据统计，体现高度严谨与实践可操作性。[page::5,6]

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五、风险因素评估

报告识别并专业提示了多个风险点：

• 模型失效风险：历史数据和模型的有效性依赖于相对稳定的市场环境，政策或环境骤变可能导致失效。

- 政策和指数结构风险：政策调整及指数成分股变化带来的分红预测偏差风险。

• 大模型输出不确定性：依赖人工智能工具存在随机性和准确性风险，观点结果受提示词影响较大。

- 套利风险：基差不收敛、保证金追加风险、流动性不足、现货跟踪误差等均可能影响套利策略执行。

• 地缘政治与全球经济不确定性：海外环境对市场预期和资金流向构成潜在冲击。

报告虽有详细风险提示，但未具体量化风险发生概率，体现审慎且专业风险管理意识。[page::0,5,6]

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六、批判性视角与细微差别

• 强依赖大模型辅助：虽提高观点归纳效率，但对模型本身局限性的提示有限，模型对提示词敏感性带来的解释波动未充分量化。

- 卖方观点“共识”与“分歧”之间过于均衡呈现，战略指引判断具体操作建议略显模糊，欠缺对市场具体条件下的差异化影响深度剖析。

• 基差与跨期价差近乎统一的历史极端高位状态，表明市场某些风险偏好已高度集中，可能存在短期纠偏风险，未明显提及该潜在波动。

- 分红点位估算基于历年数据延续假设，对于经济弱复苏及政策变动下的盈利不确定性，推断或存在一定偏差需关注。

• 持仓量极端下降的细节未见进一步挖掘，尤其对资金撤出意愿可能带来的市场波动未作深入分析。

总体上，报告结构清晰、数据详实，但部分假设和潜在系统性风险需投资者保持警惕及结合宏观环境动态评估。[page::0-6]

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七、结论性综合

本报告以详实数据结合先进大语言模型技术，清晰揭示2025年6月中旬中国主要股指期货市场近期走势、市场结构特征和卖方策略共识。具体而言：

• 市场整体表现为期货主力合约均显著下跌，中证1000最大跌幅反映小盘高风险特性。

- 期指普遍处于贴水状态，但贴水幅度出现收窄迹象，反映基差逐步恢复到正常季节性水平。

• 成交量整体抬升，持仓量下降体现短线资金调整及避险情绪增强。

- 跨期价差处于历史较高分位，预示资金对时间价差结构仍保持谨慎乐观态度。

• 基差贴水和套利条件指标显示IF主力合约以及部分期货合约存在有限反向套利空间。

- 预计后续基差将主要受分红预估与市场情绪影响，国内经济政策积极信号和海外地缘政治动态将成为关键变量。

• 大模型整合卖方机构观点显示市场情绪总体中性偏好改善，流动性环境分歧明显，但科技成长、高股息及黄金版块获得强共识看好。

- 对套利模型、分红预测和风险因素的严密解读为投资者提供较系统的定价与风险管理框架。

• 报告兼顾数据图表和多维度策略观点，构建自动化智能投研新范式，提升投资决策效率与准确度。

综上，报告传达出市场当前虽承压震荡，但结构性机会仍存，特别是在科技成长及防御性资产配置方面，同时警示投资者需关注潜在风险与套利时机的窗口。[page::0-6,8]

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重要图表索引

• 图表1：上周期指主要指标整体展示，包括涨跌幅、基差贴水、成交量、跨期价差分位等（页面1）

- 图表2-7：四大期指主力及当季合约基差率及历史走势，结合套利收益线对比（页面2）

• 图表10-13：各期指合约持仓与成交量（页面3）

- 图表14-17：四大期指跨期价差率频数分布（历史位置和波动）

• 图表18：2025年各期指主力合约分红点位预估（页面4）

- 图表19-20：卖方策略观点大模型汇总数据及流程图（页面4-5）

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总体评价

该报告系统全面地结合传统期货市场分析与现代智能化文本处理技术，强调市场数据的理性解释与策略观点的智能聚合，具备较强的操作指导意义。报告的条理清晰、数据充分、视角多元，尤其是大模型辅助对卖方观点的汇总，对投资者理解市场趋势和行业热点提供了宝贵参考。风险提示全面严谨，体现出专业的研究态度。不过，报告依赖模型的随机性与宏观政策变动仍存不确定性，投资者应结合多方信息动态调整决策。

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（全文完）

报告