根据提供的金融工程日报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 封板率模型 - 构建思路：通过统计涨停股票的数量与最高价涨停股票数量的比值，反映市场情绪[16] - 具体构建过程： $封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$ 统计上市满3个月以上的股票，计算当日封板率[16] - 模型评价：能有效捕捉短期市场情绪波动，但对极端行情敏感度较低 2. 连板率模型 - 构建思路：衡量连续涨停股票的持续性[16] - 具体构建过程： $连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$ 同样基于上市满3个月的股票样本[16] - 模型评价：对市场热点延续性有较好指示作用 模型的回测效果 1. 封板率模型： - 当日封板率69%[16] - 近一个月封板率分位数：前日提升6%[16] 2. 连板率模型： - 当日连板率17%[16] - 近一个月连板率分位数：较前日下降13%[16] 量化因子与构建方式 1. 股指期货贴水因子 - 构建思路：通过主力合约年化贴水率反映市场预期[27] - 具体构建过程： $年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$ 计算上证50/沪深300/中证500/中证1000主力合约数据[27] - 因子评价：对市场风险偏好和套利成本有显著解释力 2. 大宗交易折价因子 - 构建思路：通过大宗交易折价率反映大资金动向[25] - 具体构建过程： $折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$ 统计近半年日均折价率[25] - 因子评价：对机构资金流向有前瞻性指示作用 因子的回测效果 1. 股指期货贴水因子： - 上证50年化贴水率15.30%（近一年11%分位）[27] - 沪深300年化贴水率14.98%（近一年9%分位）[27] - 中证500年化贴水率18.26%（近一年12%分位）[27] - 中证1000年化贴水率24.11%（近一年7%分位）[27] 2. 大宗交易折价因子： - 近半年平均折价率5.51%[25] - 当日折价率3.15%[25]