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 - 模型构建思路：通过统计涨停股票在收盘时仍保持涨停的比例来反映市场情绪[16] - 模型具体构建过程： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$ 统计上市满3个月以上的股票，计算当日最高价涨停且收盘仍涨停的股票占比[16] - 模型评价：高频指标能有效捕捉短期市场情绪波动 2. 连板率模型 - 模型构建思路：衡量涨停股票的持续性[16] - 模型具体构建过程： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$ 筛选上市满3个月的股票，计算连续两日涨停的比例[16] 3. 股指期货贴水率模型 - 模型构建思路：通过期货主力合约与现货指数的基差反映市场预期[27] - 模型具体构建过程： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$ 分别计算上证50、沪深300、中证500、中证1000主力合约的年化贴水率[27] - 模型评价：跨品种比较需考虑不同指数的波动特性 模型的回测效果 1. 封板率模型 - 当日取值：81%[16] - 近期变化：较前日提升15%[16] 2. 连板率模型 - 当日取值：25%[16] - 近期变化：较前日下降1%[16] 3. 股指期货贴水率模型 - 上证50：0.21%（59%分位）[27] - 沪深300：2.89%（53%分位）[27] - 中证500：9.75%（45%分位）[27] - 中证1000：12.81%（47%分位）[27] 量化因子与构建方式 1. 大宗交易折价因子 - 因子构建思路：通过大宗交易成交价与市价的偏离反映机构交易意愿[25] - 因子具体构建过程： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$ 计算近半年日均折价率5.84%，当日折价率7.75%[25] 2. ETF溢价因子 - 因子构建思路：捕捉场内交易ETF相对于净值的溢价机会[23] - 因子具体构建过程：筛选日成交额超100万的股票型ETF，计算溢价率=交易价格/净值-1[23] 因子的回测效果 1. 大宗交易折价因子 - 近半年均值：5.84%[25] - 当日取值：7.75%[25] 2. ETF溢价因子 - 最高溢价：创新药企ETF溢价0.94%[23] - 最高折价：科创综指ETF折价0.84%[23]