根据提供的金融工程日报内容，该报告主要涉及市场表现、情绪指标和资金流向的统计分析，但未提及具体的量化模型或因子构建方法。以下是可提取的核心量化指标总结： 市场情绪指标 1. 封板率计算模型 构建思路：反映涨停股的封板稳定性[17] 构建过程： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停股票数}{最高价涨停股票数}$ 评价：高频交易中可捕捉短线情绪极端值 2. 连板率计算模型 构建思路：监测涨停股持续性[17] 构建过程： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停股票数}{昨日收盘涨停股票数}$ 评价：有效识别题材炒作强度 资金流向指标 1. 股指期货贴水率模型 构建思路：量化期现套利空间[28] 构建过程： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$ 评价：反映市场对远期走势预期 指标测试结果 1. 封板率指标 当日值：77%（较前日+1%）[17] 近一月波动范围：未披露具体数值 2. 连板率指标 当日值：38%（较前日+15%）[17] 近一月波动范围：未披露具体数值 3. 股指期货贴水率 - 上证50：4.65%（36%分位）[28] - 沪深300：6.13%（36%分位）[28] - 中证500：11.22%（40%分位）[28] - 中证1000：14.59%（40%分位）[28] 注：报告中未涉及多因子模型、阿尔法策略等复杂量化模型构建，主要提供市场监测类指标的计算方法[17][28]