财顺小编本文主要介绍股指期货合约是如何命名规则的?股指期货合约的命名规则通常围绕标的指数、到期时间、合约类型等核心要素设计，不同市场的命 名逻辑略有差异，但核心逻辑一致。 股指期货合约是如何命名规则的? 一、通用命名逻辑 股指期货合约的名称或代码通常由以下部分组成： 1. 标的指数标识：明确合约跟踪的股票指数（如沪深300、标普500、日经225等）； 3. 合约类型（可选）：部分市场会区分主力合约、连续合约等（但官方命名通常不体现，多为交易软件中的俗称）。 二、具体市场案例 （一）内地（中金所） 中国金融期货交易所（CFFEX）的股指期货命名规则最典型，以"指数代码+到期年份后两位+到期月份"为核心结构，同时用特定字母代码区分不同指数。 2. 到期时间标识：标注合约的到期月份和年份（关键区分要素）； 1. 指数代码（首字母缩写） 中金所目前有4个股指期货品种，代码分别为： IF：沪深300股指期货（Index Future，沪深300指数）； 合约代码的后四位为"年份后两位+月份"，例如： IF2406：表示沪深300股指期货，2024年6月到期； IC2503：表示中证500股指期货，2025年3月到期。 ...

一 、成分股分红进度 截至2025年7月9日： 上证50指数中，有0家公司处于预案阶段，10家公司处于决案阶段，8家公司进入 实施阶段，29家公司已分红，3家公司不分红； 沪深300指数中，有2家公司处于预案阶段，73家公司处于决案阶段，31家公司进 入实施阶段，168家公司已分红，26家公司不分红； 中证500指数中，有1家公司处于预案阶段，64家公司处于决案阶段，34家公司进 入实施阶段，324家公司已分红，77家公司不分红； 中证1000指数中，有1家公司处于预案阶段，83家公司处于决案阶段，67家公司 进入实施阶段，639家公司已分红，210家公司不分红。 二、行业成分股股息率比较 我们对当前已披露分红预案的个股股息率进行了统计，其中，煤炭、银行和钢铁行业的股 息率排名前三。 三、已实现及剩余股息率 截至2025年7月9日： 上证50指数已实现股息率为1.39%，剩余股息率0.88%； 沪深300指数已实现股息率为1.13%，剩余股息率0.78%； 中证500指数已实现股息率为1.03%，剩余股息率0.26%； 中证1000指数已实现股息率为0.79%，剩余股息率0.17%。 四、股指期货升贴水情况跟 ...

Quantitative Models and Construction Methods - **Model Name**: Index Dividend Points Estimation Model **Model Construction Idea**: This model estimates the dividend points of index constituents to account for the natural drop in index levels caused by dividend ex-dates, which is critical for accurately calculating the basis and premium/discount levels of stock index futures[12][38][44] **Model Construction Process**: 1. Identify the index constituents and their weights. If daily weights are unavailable, adjust monthly weights using the formula: $$ W_{n,t} = \frac{w_{n0} \times (1 + r_{n})}{\sum_{i=1}^{N} w_{i0} \times (1 + r_{i})} $$ where \( w_{n0} \) is the weight of stock \( n \) on the last disclosed date, and \( r_{n} \) is the non-adjusted return of stock \( n \) from the last disclosed date to the current date[45][46] 2. Estimate the dividend amount for each constituent: - If disclosed, use the reported dividend amount - If not disclosed, estimate using: $$ \text{Dividend Amount} = \text{Net Profit} \times \text{Dividend Payout Ratio} $$ - Net profit is predicted using historical profit distribution patterns, distinguishing between stable and unstable profit distributions[47][50] - Dividend payout ratio is estimated using historical averages or prior-year values, with adjustments for outliers[51][53] 3. Predict the ex-dividend date using historical intervals and linear extrapolation, or default to specific dates if historical data is unavailable[55][56] 4. Calculate the dividend points for the index: $$ \text{Dividend Points} = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{\text{Dividend Amount}_n}{\text{Market Cap}_n} \times \text{Weight}_n \times \text{Index Closing Price} \right) $$ where \( n \) represents each constituent, and only constituents with ex-dividend dates between the current date and the futures contract expiration date are included[38][44] **Model Evaluation**: The model demonstrates high accuracy for indices like the SSE 50 and CSI 300, with prediction errors generally within 5 points. However, the error margin for the CSI 500 index is slightly larger, around 10 points[57][61] Model Backtesting Results - **Index Dividend Points Estimation Model**: - SSE 50 Index: Prediction error ~5 points[61] - CSI 300 Index: Prediction error ~5 points[61] - CSI 500 Index: Prediction error ~10 points[61] Quantitative Factors and Construction Methods - **Factor Name**: Historical Profit Distribution Factor **Factor Construction Idea**: This factor predicts net profit by analyzing historical profit distribution patterns, distinguishing between stable and unstable distributions[50] **Factor Construction Process**: 1. Classify companies into stable or unstable profit distribution categories based on historical quarterly profit data 2. For stable distributions, use historical patterns to predict future profits 3. For unstable distributions, use the previous year's profit as the prediction[50] **Factor Evaluation**: Effective for companies with consistent profit patterns but less reliable for those with volatile earnings[50] - **Factor Name**: Historical Dividend Payout Ratio Factor **Factor Construction Idea**: This factor estimates the dividend payout ratio using historical averages or prior-year values, with adjustments for extreme values[51] **Factor Construction Process**: 1. Use the prior year's payout ratio if the company paid dividends last year 2. Use the average payout ratio of the last three years if no dividends were paid last year 3. Assume no dividends if the company has never paid dividends 4. Apply truncation if the estimated payout ratio exceeds 100%[53] **Factor Evaluation**: Reliable for companies with stable dividend policies but may overestimate for companies with irregular payouts[51][53] - **Factor Name**: Ex-Dividend Date Prediction Factor **Factor Construction Idea**: This factor predicts ex-dividend dates using historical intervals and linear extrapolation[55] **Factor Construction Process**: 1. Use the disclosed ex-dividend date if available 2. If unavailable, estimate based on historical intervals between announcement and ex-dividend dates 3. Default to specific dates (e.g., July 31, August 31, or September 30) if historical data is insufficient[56] **Factor Evaluation**: Accurate for most companies, with 90% of predictions falling within expected timeframes[56] Factor Backtesting Results - **Historical Profit Distribution Factor**: Effective for stable profit companies, less so for volatile ones[50] - **Historical Dividend Payout Ratio Factor**: Reliable for stable dividend policies, prone to overestimation for irregular payouts[51][53] - **Ex-Dividend Date Prediction Factor**: 90% accuracy for companies with historical data, with most predictions aligning with expected timelines[56]

美股三大股指期货转涨，标普500指数期货上涨0.17%，纳斯达克100指数期货上涨0.11%，道指期货上 涨0.17%。 ...

股指期货日度数据跟踪 2025-07-09 图 3：中证 1000 各板块对指数贡献的涨跌点数 -5 0 5 10 15 20 电子 电力设备 计算机 机械设备 通信 有色金属 基础化工 汽车 医药生物 传媒 建筑材料 国防军工 非银金融 环保 商贸零售 房地产 建筑装饰 交通运输 钢铁 食品饮料 石油石化 美容护理 农林牧渔 家用电器 纺织服饰 轻工制造 社会服务 煤炭 综合 公用事业 银行 数据来源：Wind，光期研究所 图 4：中证 500 各板块对指数贡献的涨跌点数 -5 0 5 10 15 20 25 电子 电力设备 非银金融 计算机 基础化工 传媒 机械设备 有色金属 通信 国防军工 钢铁 社会服务 汽车 家用电器 医药生物 商贸零售 建筑材料 交通运输 房地产 食品饮料 石油石化 美容护理 环保 煤炭 轻工制造 建筑装饰 纺织服饰 农林牧渔 公用事业 银行 数据来源：Wind，光期研究所 一、指数走势 07 月 08 日，上证综指涨跌幅 0.7%，收于 3497.48 点，成交额 5675.07 亿元，深成指数涨跌幅 1.47%，收于 10588.39 点，成交额 8864.32 亿元。 中证 ...

股指期货早盘收盘 沪深300股指期货（IF）主力合约涨0.18%，上证50股指期货（IH）主力合约涨0.14%，中证500股指期 货（IC）主力合约跌0.11%，中证1000股指期货（IM）主力合约涨0.02%。 ...

股指期货持仓日度跟踪 投资咨询业务资格： 广发期货研究所 电 话：020-88830760 E-Mail：zhaoliang@gf.com.cn 目录： 股指期货： IF、IH、IC、IM | 品种 | | 主力合 约 | 总持仓点评 | 前二十席位重要变动 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 沪深 | 300 | IF2509 | 总持仓明显上升 | 前二十席位以增仓为主 | | 上证 | 50 | IH2509 | 总持仓小幅上升 | 前二十席位持仓变化不大 | | 中证 | 500 | IC2507 | 总持仓明显上升 | 国君中信多空头加仓超 2000 手 | | 中证 | 1000 | IM2509 | 总持仓明显上升 | 中信多空头加仓超 8000 手 | 股指期货持仓日度变动简评 6,572.0 2,097.0 4,008.0 15,443.0 13,588.0 2,249.0 13,286.0 26,607.0 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 IF IH IC IM 主力合约持仓变动 总持仓变动 数据来源 ...

股指日报 股指期货日报 2025年7月8日 王梦颖（Z0015429）、廖臣悦 (F03120676) 投资咨询业务资格:证监许可【2011】1290号 放量上涨，市场情绪明显好转 市场回顾 今日股指集体收涨，以沪深300指数为例，收盘上涨0.84%。从资金面来看，两市成交额回升2452.97亿元。 期指均放量上涨。 重要资讯 1. 美国总统特朗普接连在社媒上公布其对多个国家发出的关税信函，截至目前，其已对14个国家发出最新的 关税税率威胁。此前，美国白宫表示，特朗普将签署行政令，把关税谈判截止日期推迟至8月1日。 股指日报期指市场观察 | | IF | IH | IC | IM | | --- | --- | --- | --- | --- | | 主力日内涨跌幅（%） | 1.00 | 0.69 | 1.62 | 2.01 | | 成交量（万手） | 9.4888 | 4.6496 | 9.3001 | 21.7782 | | 成交量环比（万手） | 2.7418 | 1.3708 | 3.78 | 8.1468 | | 持仓量（万手） | 25.6893 | 8.8094 | 23.4225 | 34. ...

股指期货日度数据跟踪 2025-07-08 一、指数走势 图 3：中证 1000 各板块对指数贡献的涨跌点数 数据来源：Wind，光期研究所 图 4：中证 500 各板块对指数贡献的涨跌点数 -10 -5 0 5 10 公用事业 非银金融 房地产 基础化工 建筑材料 电力设备 煤炭 交通运输 纺织服饰 建筑装饰 轻工制造 农林牧渔 美容护理 银行 环保 钢铁 商贸零售 石油石化 社会服务 食品饮料 计算机 家用电器 国防军工 传媒 通信 有色金属 汽车 机械设备 电子 医药生物 数据来源：Wind，光期研究所 07 月 07 日，上证综指涨跌幅 0.02%，收于 3473.13 点，成交额 4761.97 亿元，深成指数涨跌幅-0.7%，收于 10435.51 点，成交额 7324.44 亿元。 中证 1000 指数涨跌幅 0.24%，成交额 2648.35 亿元，其中开盘价 6305.04，收盘价 6327.14，当日最高价 6333.51，最低价 6303.86； 中证 500 指数涨跌幅-0.19%，成交额 1657.59 亿元，其中开盘价 5901.4，收盘价 5900.41，当日最高价 5910.8 ...

投资咨询业务资格：证监许可【2011】1778 号 宝城期货股指期货早报（2025 年 7 月 8 日） ◼ 品种观点参考—金融期货股指板块 时间周期说明：短期为一周以内、中期为两周至一月 | 品种 | 短期 | 中期 | 日内 | 观点参考 | 核心逻辑概要 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | IH2509 | 震荡 | 上涨 | 震荡偏强 | 震荡偏强 | 政策端利好预期构成较强支撑 | 参考观点：震荡偏强 核心逻辑：昨日各股指均窄幅震荡整理。股市全市场成交额 12270 亿元，较上日缩量 2274 亿元。近 期股市成交量能有所下降，反应出市场追涨情绪有所减弱，股指上行动能放缓。从宏观政策稳定经济 增长的角度来看，目前国内通胀较弱，内需的内生性增长动能还有所不足，外需易受到关税因素的冲 击，下半年需要继续出台稳定经济需求以及市场预期的利好政策，这是本轮股指反弹的主要逻辑。后 市等待 7 月政治局会议的政策兑现。总的来说，短期内股指区间震荡为主。 备注： 1.有夜盘的品种以夜盘收盘价为起始价格，无夜盘的品种以昨日收盘价为起始价格，当日日盘收盘 价为终点价格，计 ...