量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. 模型名称：无 模型构建思路：无 模型具体构建过程：无 量化因子与构建方式 1. 因子名称：封板率因子 因子构建思路：通过计算当日最高价涨停且收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的封板强度和市场情绪[18]。 因子具体构建过程：筛选上市满3个月以上的股票，统计在特定交易日满足以下两个条件的股票数量：1) 当日最高价达到涨停价；2) 当日收盘价涨停。封板率即为同时满足这两个条件的股票数与仅满足条件1的股票数之比[18]。 计算公式： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$ 因子评价：该因子是反映市场短期投机情绪和资金封板意愿的高频指标，封板率越高，通常意味着市场对涨停股的追捧情绪越强，短线赚钱效应越好[18]。 2. 因子名称：连板率因子 因子构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的持续性和龙头股的接力情绪[18]。 因子具体构建过程：筛选上市满3个月以上的股票，统计在特定交易日满足以下条件的股票数量：1) 当日收盘价涨停；2) 前一交易日收盘价也涨停。连板率即为同时满足这两个条件的股票数与前一交易日所有收盘涨停的股票数之比[18]。 计算公式： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$ 因子评价：该因子是衡量市场连板效应和题材炒作持续性的重要指标，连板率越高，表明市场短线资金接力意愿强，题材炒作可能具有较好的持续性[18]。 3. 因子名称：大宗交易折价率因子 因子构建思路：通过计算大宗交易成交价相对于市价的折价幅度，来反映大资金（机构、股东等）的卖出意愿和折价交易情绪[27]。 因子具体构建过程：统计特定交易日所有大宗交易数据，计算总成交金额，并根据成交份额与当日收盘价计算对应的总市值。折价率为总成交金额与总市值之比减1[27]。 计算公式： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$ 因子评价：该因子通常被视为“聪明钱”或“内部人”情绪的指标。较高的折价率可能意味着大股东或机构急于套现或对后市看法偏谨慎；较低的折价率或溢价则可能反映接盘方看好后市[27]。 4. 因子名称：股指期货年化贴水率因子 因子构建思路：通过计算股指期货主力合约价格相对于现货指数的年化基差，来反映市场对未来指数的预期、对冲成本以及市场情绪[29]。 因子具体构建过程：对于特定股指期货主力合约（如上证50、沪深300等），计算其结算价与对应现货指数收盘价的差值（基差）。然后将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），得到年化贴水率。当期货价格高于现货时，结果为年化升水率；反之则为年化贴水率[29]。 计算公式： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$ 因子评价：该因子是市场情绪和资金成本的重要风向标。深度贴水可能反映市场情绪悲观、对冲需求旺盛或存在套利机会；而升水或浅度贴水则可能反映市场情绪乐观或对冲成本较低[29]。不同指数期货的贴水率差异也能反映市场对不同风格板块的预期差异。 模型的回测效果 无相关内容 因子的回测效果 1. 封板率因子：2025年12月15日，封板率取值为65%[18]。 2. 连板率因子：2025年12月15日，连板率取值为20%[18]。 3. 大宗交易折价率因子： * 近半年以来平均折价率取值为6.65%[27]。 * 2025年12月12日，当日折价率取值为4.59%[27]。 4. 股指期货年化贴水率因子： * 历史中位数（近一年）：上证50为0.89%，沪深300为3.70%，中证500为11.22%，中证1000为13.67%[29]。 * 当日取值（2025年12月15日）及历史分位： * 上证50年化贴水率为6.84%，处于近一年16%分位点[29]。 * 沪深300年化贴水率为8.87%，处于近一年19%分位点[29]。 * 中证500年化升水率为1.61%，处于近一年97%分位点[29]。 * 中证1000年化贴水率为0.92%，处于近一年98%分位点[29]。