根据提供的金融工程日报内容，报告主要描述了市场表现、情绪、资金流向等市场监测指标，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试与评价。报告内容属于市场数据统计和描述性分析，而非量化模型或因子研究。 因此，本总结中“量化模型与构建方式”及“量化因子与构建方式”部分无相关内容。报告中的指标（如封板率、连板率、年化贴水率）为市场监测指标，其构建思路和过程如下文所述。 市场监测指标与构建方式 1. 指标名称：封板率[17] * 指标构建思路：通过计算盘中最高价涨停且收盘仍涨停的股票数量与盘中最高价涨停股票总数的比例，来衡量涨停股票的封板强度和市场情绪[17] * 指标具体构建过程：筛选上市满3个月以上的股票，统计特定交易日（T日）内达到过涨停价的股票集合，然后在此集合中统计收盘价仍为涨停价的股票数量，最后计算比值 $封板率 = \frac{T日最高价涨停且收盘涨停的股票数}{T日最高价涨停的股票数}$[17] 2. 指标名称：连板率[17] * 指标构建思路：通过计算连续两个交易日收盘涨停的股票数量与前一个交易日收盘涨停股票总数的比例，来衡量涨停效应的持续性[17] * 指标具体构建过程：筛选上市满3个月以上的股票，统计特定交易日（T-1日）收盘涨停的股票集合，然后在此集合中统计T日收盘也涨停的股票数量，最后计算比值 $连板率 = \frac{连续两日（T-1日与T日）收盘涨停的股票数}{T-1日收盘涨停的股票数}$[17] 3. 指标名称：大宗交易折价率[26] * 指标构建思路：通过比较大宗交易成交金额与按当日收盘价计算的对应市值，来衡量大宗交易的折溢价水平，反映大资金的交易情绪[26] * 指标具体构建过程：统计当日所有发生的大宗交易，计算其总成交金额，并计算这些交易涉及股份按当日收盘价计算的总市值，最后计算比率差 $折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$[26] * 指标评价：折价率高低一定程度上能反映大资金的投资偏好和情绪[26] 4. 指标名称：股指期货年化贴水率[28] * 指标构建思路：将股指期货主力合约与现货指数之间的基差进行年化处理，以标准化衡量期货的升贴水程度，反映市场对未来预期和对冲成本[28] * 指标具体构建过程：计算股指期货主力合约价格与其标的现货指数价格的差值（基差），然后用基差除以现货指数价格，再乘以年化因子（250天除以合约剩余交易日数） $年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[28] * 指标评价：基差大小会影响股指对冲的成本，基差的变化一定程度上能反映市场对于未来预期的表现[28] 市场监测指标的近期取值 1. 封板率：2025年11月6日取值为64%，较前日下降3%[17] 2. 连板率：2025年11月6日取值为22%，较前日下降19%[17] 3. 大宗交易折价率：近半年以来平均折价率为6.32%，2025年11月5日当日折价率为7.81%[26] 4. 股指期货年化贴水率（2025年11月6日当日值及近一年中位数）[28]： * 上证50股指期货：当日年化贴水率为0.89%（近一年中位数：0.34%） * 沪深300股指期货：当日年化贴水率为3.88%（近一年中位数：3.11%） * 中证500股指期货：当日年化贴水率为10.90%（近一年中位数：10.62%） * 中证1000股指期货：当日年化贴水率为15.68%（近一年中位数：13.08%）