根据提供的金融工程日报内容，该报告主要描述了市场表现、情绪、资金流向等各类指标的当日数据和计算方法，并未涉及具体的量化投资模型（如多因子模型、风险模型等）或用于选股的量化因子（如价值、动量、成长等因子）的构建与测试。报告内容更侧重于市场数据的统计与展示。 因此，报告中涉及的模型或因子相关内容总结如下： 量化因子与构建方式 1. 因子名称：封板率[16] * 因子构建思路： 通过计算当日最高价涨停且收盘仍涨停的股票数量占当日最高价涨停股票总数的比例，来衡量涨停股的封板强度，反映市场追涨情绪和短线资金的活跃度[16]。 * 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票。 2. 找出当日盘中最高价达到涨停价的股票集合。 3. 在上述股票集合中，找出当日收盘价仍为涨停价的股票。 4. 计算封板率，公式为： $封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$ [16] 2. 因子名称：连板率[16] * 因子构建思路： 通过计算连续两个交易日收盘均涨停的股票数量占前一个交易日收盘涨停股票数量的比例，来衡量市场涨停效应的持续性，反映龙头股的出现概率和市场炒作热度[16]。 * 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票。 2. 找出前一个交易日（T-1日）收盘涨停的股票集合。 3. 在上述股票集合中，找出当日（T日）收盘也涨停的股票。 4. 计算连板率，公式为： $连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$ [16] 3. 因子名称：大宗交易折价率[25] * 因子构建思路： 通过计算大宗交易成交总额与按当日市价计算的成交股份总市值的差异率，来观察大额资金的交易成本或意愿，折价率高低可反映大资金对相关股票的短期看法[25]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取当日所有大宗交易数据，包括每笔交易的成交金额和成交数量。 2. 计算当日大宗交易总成交金额。 3. 计算大宗交易成交股份按当日收盘价（或成交均价）计算的总市值。 4. 计算折价率，公式为： $折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$ [25] 4. 因子名称：股指期货年化贴水率[27] * 因子构建思路： 通过计算股指期货价格与现货指数价格的基差，并进行年化处理，来衡量市场对未来走势的预期以及股指期货对冲的成本，贴水率的变化可反映市场情绪的变化[27]。 * 因子具体构建过程： 1. 选取特定股指期货的主力合约（如上证50、沪深300等）。 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格。 3. 计算年化贴水率，公式为： $年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$ [27] * 公式说明：基差除以指数价格得到简单贴水率，再乘以年化因子（250天/合约剩余交易日数）得到年化贴水率[27]。 模型的回测效果 （报告中未涉及量化模型的回测结果） 因子的回测效果 （报告中未涉及上述因子的历史回测表现指标，如IC、IR、多空收益等，仅提供了特定日期的观测值） 1. 封板率因子：2025年11月26日取值为67%[16]。 2. 连板率因子：2025年11月26日取值为27%[16]。 3. 大宗交易折价率因子：近半年以来平均折价率为6.40%，2025年11月25日当日折价率为10.80%[25]。 4. 股指期货年化贴水率因子： * 近一年中位数：上证50为0.49%，沪深300为3.45%，中证500为10.90%，中证1000为13.39%[27]。 * 2025年11月26日取值：上证50为3.56%，沪深300为8.02%，中证500为11.75%，中证1000为14.66%[27]。