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
　　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