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，反映市场情绪强度[15] - 具体构建过程： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$ 筛选上市满3个月的股票，计算当日同时满足盘中最高价涨停与收盘涨停的股票占比[15] - 模型评价：高频指标能有效捕捉短期资金博弈情绪 2. 连板率模型 - 模型构建思路：衡量涨停行情的持续性，反映市场热点延续性[15] - 具体构建过程： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$ 基于前一日涨停股票池，计算次日仍涨停的比例[15] 3. 股指期货贴水率模型 - 模型构建思路：通过期货与现货价差反映市场预期[28] - 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主力合约的基差年化值[28] 量化因子与构建方式 1. 大宗交易折价因子 - 因子构建思路：通过大宗交易折价幅度反映机构交易情绪[26] - 具体构建过程： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$ 统计全市场大宗交易成交价相对于市价的偏离度[26] 2. ETF折溢价因子 - 因子构建思路：捕捉资金套利行为引发的定价偏差[23] - 具体构建过程：筛选日成交额超100万的股票型ETF，计算场内价格与IOPV净值偏差[23] 3. 龙虎榜机构净流入因子 - 因子构建思路：跟踪机构席位资金动向识别主力行为[36] - 具体构建过程：汇总龙虎榜中"机构专用"席位净买入金额前十个股[36] 模型的回测效果 1. 封板率模型： - 当日封板率71%（较前日+8%）[15] - 近一月均值65%[15] 2. 连板率模型： - 当日连板率27%（较前日+9%）[15] - 近一月均值22%[15] 3. 股指期货贴水率模型： - 上证50年化升水0.16%（61%分位）[28] - 中证1000年化贴水11.49%（51%分位）[28] 因子的回测效果 1. 大宗交易折价因子： - 当日折价率4.21%（近半年均值5.8%）[26] 2. ETF折溢价因子： - 创新药ETF最高溢价0.63%[23] - 科创芯片ETF最大折价1.13%[23] 3. 龙虎榜机构净流入因子： - 西藏天路单日净流入1.2亿元[36] - 北方长龙单日净流出0.8亿元[36]