量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：封板率[17] * 因子构建思路： 用于衡量股票涨停的“质量”或强度，即那些盘中触及涨停的股票，最终能成功封住涨停的比例[17]。 * 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 在每个交易日，识别出盘中最高价达到涨停价的股票[17]。 3. 在这些股票中，进一步筛选出收盘价仍为涨停价的股票[17]。 4. 计算封板率，公式为： $封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[17] 2. 因子名称：连板率[17] * 因子构建思路： 用于衡量市场涨停效应的持续性，即昨日涨停的股票在今日继续涨停的比例[17]。 * 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 在每个交易日，识别出昨日收盘涨停的股票[17]。 3. 在这些股票中，进一步筛选出今日收盘也涨停的股票[17]。 4. 计算连板率，公式为： $连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[17] 3. 因子名称：大宗交易折价率[26] * 因子构建思路： 通过大宗交易成交价与市场价格的差异来反映大资金的交易偏好和市场情绪，折价通常意味着卖方愿意以低于市价的价格出售[26]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取当日所有大宗交易的成交总金额和成交份额对应的总市值[26]。 2. 计算折价率，公式为： $折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$[26] 3. 该值为负表示折价交易，为负的程度越大，折价幅度越高[26]。 4. 因子名称：股指期货年化贴水率[28] * 因子构建思路： 衡量股指期货价格与现货指数价格之间的差异（基差），并将其年化以反映市场对未来走势的预期和对冲成本[28]。贴水（基差为负）通常隐含了市场对未来相对悲观的预期或较高的对冲成本[28]。 * 因子具体构建过程： 1. 计算基差：股指期货价格减去现货指数价格[28]。 2. 计算年化贴水率，公式为： $年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[28] 3. 该值为正表示期货升水（未来价格预期更高或对冲成本低），为负表示期货贴水（未来价格预期更低或对冲成本高）[28]。 因子的回测效果 1. 封板率因子，2025年12月17日取值：72%[17] 2. 连板率因子，2025年12月17日取值：22%[17] 3. 大宗交易折价率因子 * 近半年以来平均取值：6.63%[26] * 2025年12月16日当日取值：4.62%[26] 4. 股指期货年化贴水率因子 (2025年12月17日数据) * 上证50股指期货：年化贴水率 -18.71% (处于近一年来2%分位点)[28] * 沪深300股指期货：年化贴水率 -4.57% (处于近一年来41%分位点)[28] * 中证500股指期货：年化升水率 15.70% (处于近一年来100%分位点)[28] * 中证1000股指期货：年化升水率 10.74% (处于近一年来100%分位点)[28]