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中证500风险预警，波动与贴水同步升高

本周点评：

中证500风险预警，波动与贴水同步升高：本周市场呈现显著的结构性风险分化，中证500成为风险积聚的焦点，IC期指基差贴水幅度明显扩大，VIX大幅回升至2024年以来80%分位数高位，显示投资者对该品种短期波动风险预期升高，虽然各品种SKEW整体下行表明市场整体尾部风险担忧缓解，但中证500在期指与期权市场的双重承压格外凸显，衍生品市场整体呈现中证500风险显著升高，其他品种情绪相对稳定的分化格局。

内容摘要：

多数合约基差贴水加深：2025年9月19日，我们预估未来一年中证500、沪深300、上证50、中证1000指数分红点位分别为91.77、87.17、70.19、65.82。本周IC、IF、IM分红调整基差相对上周有所下行、贴水加深。IC、IF、IH及IM当季合约分红处理过的年化基差分别为-10.01%、-2.98%、0.98%、-12.92%。

9月合约到期，IC贴水扩大明显：本周指数震荡调整，2509合约到期，期指减仓明显，中证500期指基差贴水幅度扩大。IC、IM季月对冲策略受到贴水变动的影响，周度收益分别为0.28%与0.0%。

指数成分股分红对合约基差影响较小：截至2025年9月19日，本周中证500成分股中有9只股票实施分红，股息点指数上升1.01，占指数点位0.01%；沪深300成分股中有9只股票实施分红，股息点指数上升1.64，占指数点位0.04%；上证50成分股中有1只股票实施分红，股息点指数上升0.81，占指数点位0.03%；中证1000成分股中有22只股票实施分红，估算股息点约1.56，约占指数点位0.02%。指数成分股年报分红对合约基差的影响较小。

中小盘VIX强势攀升，SKEW普降情绪改善：截至2025年9月19日，30日上证50VIX、沪深300VIX、中证500VIX、中证1000VIX分别为21.15、21.40、31.76及27.48。本周指数震荡调整中衍生品市场信号呈现显著分化，波动率方面上证50与沪深300 VIX延续下行趋势，而中小盘VIX全面回升且中证500短期VIX已升至2024年以来80%分位数高位，显示投资者对中小盘品种波动预期快速升温。风险偏度SKEW指标则整体改善，各品种SKEW普遍下行反映市场对尾部风险的担忧明显缓解，整体形成大盘波动缓释与中小盘波动预期升温并存，尾部风险压力下降的分化格局。

风险因素：以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在市场波动不确定性下可能存在失效风险。

01

股指期货合约存续期内分红预估与基差修正

股指期货合约存续期内分红预估

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》中的方法对股指期货合约存续期内分红进行预测。

2025年9月19日，我们对股指期货标的指数未来一年内分红点位进行预测，预估中证500、沪深300、上证50、中证1000指数分红点位分别为91.77、87.17、70.19、65.82。

中证500指数在次月合约IC2510存续期内分红点位预估为2.97，在当季合约IC2512存续期内分红点位预估为2.97，在下季合约IC2603存续期内分红点位预估为2.97。指数在下季合约存续期内分红占比预估为0.04%。

沪深300指数在次月合约IF2510存续期内分红点位预估为1.09，在当季合约IF2512存续期内分红点位预估为3.19，在下季合约IF2603存续期内分红点位预估为3.19。指数在下季合约存续期内分红占比预估为0.07%。

上证50指数在次月合约IH2510存续期内分红点位预估为0.05，在当季合约IH2512存续期内分红点位预估为3.61，在下季合约IH2603存续期内分红点位预估为3.61。指数在下季合约存续期内分红占比预估为0.12%。

中证1000指数在次月合约IM2510存续期内分红点位预估为1.76，在当季合约IM2512存续期内分红点位预估为1.76，在下季合约IM2603存续期内分红点位预估为1.76。指数在下季合约存续期内分红占比预估为0.02%。

基差修正

股指期货基差为合约收盘价与标的指数收盘价的差值。指数点位随着成分股实施而下调，但分红的影响会提前反映在存续期内包含分红的期货合约价格上，合约存续期内指数成分股的分红会拉低合约基差。在分析合约基差时，需要剔除分红的影响。

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

报告中我们将基差进行年化处理，后文中提及基差均为分红调整后的年化基差。

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

本周IC当季合约分红调整年化基差上行，周内低点贴水11.35%，当前基差贴水10.01%，相对前一周基差下行，低于2022年初以来中位数。

2025年9月19日，IC合约持仓额为3445.97亿元，持仓量24.62万手，成交量18.76万手。本周IC成交水平相对前一周提升。

本周IF当季合约分红调整年化基差下行，周内高点贴水2.48%，当前基差贴水2.98%，相对前一周基差下行，低于2022年初以来中位数。

2025 年9月19日，IF合约持仓额为3446.89亿元，持仓量25.7万手，成交量16.31万手。本周IF成交水平相对前一周提升。

本周IH当季合约分红调整年化基差上行，周内低点升水0.42%，当前基差升水0.98%，相对前一周基差上行，低于2022年初以来中位数。

2025年9月19日，IH合约持仓额为838.45亿元，持仓量9.58万手，成交量6.73万手。本周IH成交水平相对前一周提升。

本周IM当季合约分红调整年化基差上行，周内低点贴水13.62%，当前基差贴水12.92%，相对前一周基差下行，低于2022年初以来中位数。

2025年9月19日，IM合约持仓额为5244.39亿元，持仓量36.44万手，成交量31.87万手。本周IM成交水平相对前一周提升。

02

期现对冲策略回测跟踪

对冲策略简介

该部分策略原理基于信达金工衍生品研究报告系列三《股指期货基差收敛研究与对冲优化策略》中所涉及的基差收敛因素分析与优化策略，具体设置调整如下。

连续对冲策略回测参数和设置：

回测区间：2022年7月22日至2025年9月19日

现货端：持有对应标的指数的全收益指数

期货端：现货端使用70%资金，做空对冲端使用金额相同名义本金的中证500（沪深300、上证50、中证1000） 股指期货合约，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。

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。

备注：现货端与期货端分配等额的本金，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。

最低贴水策略回测参数和设置：

回测区间：2022年7月22日至2025年9月19日

现货端：持有对应标的指数的全收益指数

期货端：现货端使用70%资金，做空对冲端使用金额相同名义本金的中证500（沪深300、上证50、中证1000） 股指期货合约，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。

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。

备注：现货端与期货端分配等额的本金，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。

IC对冲策略表现

2022年7月22日至2025年9月19日，基于中证500股指期货的期现对冲策略回测结果如下图所示。

本周IC各合约基差贴水扩大，对冲策略本周获得正收益。截至2025年9月19日，最低贴水策略选择IC2510合约。

IF对冲策略表现

2022年7月22日至2025年9月19日，基于沪深300股指期货的期现对冲策略回测结果如下图所示。

本周IF各合约基差小幅下行，贴水扩大，对冲策略本周获得正收益。截至2025年9月19日，最低贴水策略选择IF2510合约。

IH对冲策略表现

2022年7月22日至2025年9月19日，基于上证50股指期货的期现对冲策略回测结果如下图所示。

本周IH合约基差变动不大，对冲策略本周表现稳定。截至2025年9月19日，最低贴水策略选择IH2510合约。

IM对冲策略表现

2022年7月22日至2025年9月19日，基于中证1000股指期货的期现对冲策略回测结果如下图所示。

本周IM合约基差变动不大，对冲策略本周表现稳定。截至2025年9月19日，最低贴水策略选择IM2510合约。

03

信达期权系列指数

期权合约自身特质决定其价格可以反映市场对标的资产在多个维度上的预期，且期权定价相对其他产品更为复杂，为期权投资带来天然的门槛，因此从交易所发布的各类数据可以看到，期权市场相对于其他市场聚集了比例更高的专业投资者，而专业投资者对市场的反应效率以及理性程度使得期权市场中所隐含的信息具有较高的分析价值。

信达波动率指数Cinda-VIX

信达金工借鉴海外经验，并结合我国场内期权市场的实际情况，对指数编制方案进行了调整，以期开发出能够准确反映我国市场波动性的VIX与SKEW等指数，具体算法基于信达金工衍生品研究报告系列四《挖掘期权市场中隐含的市场情绪》。

Cinda-VIX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。

截至2025年9月19日，30日上证50VIX、沪深300VIX、中证500VIX与中证1000VIX分别为21.15、21.40、31.76及27.48。

信达波动率指数Cinda-SKEW

SKEW指标捕捉了不同行权价格期权隐含波动率（IV）的偏斜特征。投资者对未来可能的大幅上涨会做出反应，通过购买虚值看涨期权以期望获得更高的收益，这种操作会在高行权价格端推高波动率，形成波动率偏斜。当市场对下跌的担忧超过对上涨的预期时，波动率偏斜呈现负值；反之则为正值。SKEW指标正是衡量这种波动率偏斜程度的工具，通过分析SKEW，投资者可以洞察市场对标的资产未来收益分布的预期，从而为期权交易和风险管理提供有价值的信息。

通过分析SKEW指数的数值及其变化趋势，可以直观地洞察市场对标的资产未来潜在风险的忧虑。SKEW指数之所以被形象地称为“黑天鹅指数”，是因为它能够捕捉市场对负面事件的预期。当市场参与者预期尾部风险上升时，看跌期权的需求量随之增加，这通常会导致SKEW指数处于较高水平。因此，当SKEW指数超过100，这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。特别是在VIX指数同样居高不下的情况下，这通常预示着市场正处于较为恐慌的状态，未来可能面临较高的不确定性和风险水平。

截至2025年9月19日，上证50SKEW、沪深300SKEW、中证500SKEW、中证1000SKEW分别为98.40、103.83、101.94、104.21。

为什么有些人会成为有效反指？

引子

前一段时间（ps：2025年4月8日至4月22日），国际金价快速上涨，COMEX黄金价格一度突破了3500大关，黄金价格成为了一个社会热点话题，获得了巨大的流量。

在这个过程中，出现了一个十分有趣的现象，几个著名反指强烈地看多黄金，不出意外地意外发生了，黄金价格回落了，进入了调整阶段。

于是，问题来了，为什么这些反指表现得如此有效呢？当然，你可以相信玄学式的解释，他们是“因果律武器”，能准确地击落各种狂飙中的资产。

这篇文章，我们打算构建一个物理式的解释，通过发掘价格变动速率这一隐藏因子来解释现象。

如上图所示，part1：当某种商品价格快速波动时，它一定是吸引眼球的，会带来巨大的流量，吸引各路外行大V发表评论，这是显然的。part2：剩下的工作并不多，我们只需要证明，快速的价格变动会带来较大的反作用力。最后，把part1和part2结合在一起，我们就解释了这个现象，这是一种典型的共因结构。

波动率异常和做空波动率

事实上，高价格变动速率基本上等价于高波动率。然而，波动率有一个特性——收敛特性：较高的波动率难以长时间保持，随着时间的推移，波动率最终会收敛到稳定区间。

上图为沪深300ETF的隐含波动率，当隐含波动率快速飙升时，会有大量的资金冲进来做空波动率，并等待波动率收敛至稳定区间【10，20】。

那么，怎么做空波动率呢？一般来说，可以利用跨式期权。

跨式期权其实很简单，就是针对同一个执行价格，卖出一张看空期权，再卖出一张看多期权。也就是说，你同时卖出两张期权，一张put，一张call。

那么，做空波动率体现在哪里呢？以跨式期权1为例，未来正股价格落到AB两点之内，你才会挣钱，因此，你希望波动率降低，这样未来正股价格落到AB两点之内的可能性大大提高。

如果你足够幸运，到期日正股价格正好等于执行价格，那么，你的组合收益到达极大值，正好是你两张期权的期权费。

掌握了跨式期权的基本概念之后，我们就能做一些简单的推理了：

有些时候市场波动很大，你的两张期权都能卖上高价，所以，你的极值收益很高，譬如，跨式期权1；有些时候市场波动很小，你的两张期权根本卖不上价，所以，你的极值收益很低，譬如，跨式期权2 。

于是，我们就明白套利交易者是如何利用“波动率总是趋于收敛”这个规律了：

在高波动率环境买了跨式期权1，并持有至低波动率环境，譬如，跨式期权2所对应的环境，那么，就一定能赚到价差。

因此，持有现金及其等价物来等待波动率异常是一种十分稳定的套利机制。

然而，真正稀缺的是波动率异常本身。

对股市而言，年景好的时候，波动率一年异常个2到3次；年景不好的时候，波动率全年正常。

做空波动率的不同方式

一般来说，投资者往往都是贪婪的，他们不会老老实实地用跨式期权做空波动率，他们会采用一系列修正。

譬如，跨式期权的本质是同时卖出一张put和一张call，一个最直接的修正方法是：少卖一张期权。

于是，做空波动率的策略就演变成：在黄金飙涨的时候，单卖call。

如上图所示，这相当于放弃了那张put的期权费，同时规避了正股价格大幅回落所带来的损失。

对称的，在300ETF快速回落的时候，做空波动率要单卖put（ps：对称的，这相当于放弃了那张call的期权费）。

无论是单卖call，还是单卖put，都有强烈的对赌含义。

当黄金价格飙涨的时候，很多人想赢怕输，用看多期权参与，于是，卖call是跟这些人做对手盘，提供了增量的筹码；当300ETF快速回落的时候，流动性枯竭，很多人用看空期权套保，于是，卖put是跟这些人做对手盘，提供了增量的资金。

急涨卖call，急跌卖put，是一种做空波动率的替代方案。

当然，还有偏离度更大的修正方案，那就是裸开期货空单或者期货多单。

如上图所示，三个相互替代的方案告诉我们，波动率维度和价格维度其实是连通的，如果波动率升高到一定程度，它一定会反过来影响价格。

高阶项对低阶项的影响

站在套利者的角度来看，他们的靶点只是波动率本身，并不怎么关注正股价格。但是，做空波动率本身又的确会影响正股的价格。

如上图所示，当正股快速下跌时，做空波动率相当于套利资金注入了大量的流动性。

相反，当正股快速上涨时，做空波动率又相当于套利资金注入大量的筹码。

如果我们是单细胞的趋势交易者，并且只关注标的的涨跌趋势，那么，我们很容易被波动率维度的影响所愚弄。这是因为当标的快速往一个方向运动时，套利资金的介入往往会导致运动方向发生短暂的反转。

因此，对于趋势交易者而言，他们应该排除掉例外场景——急涨或者急跌，急涨之后容易出现调整，急跌之后容易出现反抽。

事实上，如果我们考虑了波动率维度，我们就知道反抽是怎么来的了。如上图所示，在快速下跌过程中，波动率快速提高，很多资金冲进来做空波动率，于是，市场流动性得以改善，股价出现了一波反抽，等这些做空波动率的人获利了结之后，市场会循着它本来该走的方向，继续往前走。上图展示了其中一种后续的可能情形，股价继续下跌，只不过转化成阴跌，波动率持续保持低位。

这也解释了另外一个经验规律——“为什么大家怕阴跌不怕急跌”。从交易层面来看，急跌伴随着波动率放大，会有套利资金作为增量资金来扶市场一把；阴跌意味着波动率保持平稳，套利资金是不会来的。

结束语

综上所述，我们就能明白“为什么有些人能成为有效反指了”，这是因为他们的阈值正好跟套利资金的波动率阈值匹配。

也就是说，当市场的波动率越过某个阈值，这些人才开始发表评论；另一方面，当市场的波动率越过这个阈值，套利资金开始大规模套利。于是，神奇的事情发生了——随着大V们的评论落地，标的价格恰好往相反的方向运动。

然而，一旦我们把波动率这个因子加进去，神奇的现象就变得很平淡了，这只是个巧合罢了，并不存在所谓的“因果律武器”。

无论是去年924狂欢，还是今年清明节后的恐慌，都在告诉我们，不要随便上头，因为波动率是均值回归的。

最后，形形色色的财经媒体不会让你们挣钱，他们只会放大羊群效应，让波动率的极值比以往更高。自媒体、财经大V、路演、各式各样的策略会并不会带来知识或者信息，只会让极端更加极端，疯狂更加疯狂，所以，大家还是要对流行叙事保持足够的警惕。