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[16] 因子构建思路：通过计算最高价涨停且收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停板的封板强度和市场情绪[16] 因子具体构建过程：统计上市满3个月以上的股票，计算当日最高价涨停且收盘涨停的股票数量，再除以当日最高价涨停的股票总数[16] 因子计算公式： $封板率=最高价涨停且收盘涨停的股票数/最高价涨停的股票数$ 因子评价：该因子是衡量市场短期炒作情绪和资金封板意愿的常用指标[16] 2. 因子名称：连板率[16] 因子构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停板的持续性和赚钱效应[16] 因子具体构建过程：统计上市满3个月以上的股票，计算当日收盘涨停且前一日也收盘涨停的股票数量，再除以前一日收盘涨停的股票总数[16] 因子计算公式： $连板率=连续两日收盘涨停的股票数/昨日收盘涨停的股票数$ 因子评价：该因子反映了市场热点的持续性和短线追涨资金的活跃度[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价相对于市场价格的折价幅度，来反映大资金的交易情绪和偏好[25] 因子具体构建过程：统计每日大宗交易的总成交金额和对应成交份额按当日市价计算的总市值，计算两者的比值减1[25] 因子计算公式： $折价率=大宗交易总成交金额/当日成交份额的总市值-1$ 因子评价：该因子是观察机构或大股东等大资金交易行为的重要指标，较高的折价率可能反映卖出方较强的减持意愿或流动性需求[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相对于现货指数的年化基差，来反映市场对未来走势的预期和对冲成本[27] 因子具体构建过程：计算股指期货主力合约价格与现货指数价格的差值（基差），除以现货指数价格，再乘以（250/合约剩余交易日数）进行年化处理[27] 因子计算公式： $年化贴水率=基差/指数价格*(250/合约剩余交易日数)$ 因子评价：该因子是量化对冲策略中重要的成本考量指标，其变化也常被视为市场情绪的风向标[27] 因子的回测效果 1. 封板率因子，2026年1月7日取值为64%[16] 2. 连板率因子，2026年1月7日取值为24%[16] 3. 大宗交易折价率因子，2026年1月6日取值为9.26%[25]，近半年平均值为6.69%[25] 4. 股指期货年化贴水率因子，2026年1月7日取值如下： * 上证50股指期货：0.23%[27] * 沪深300股指期货：2.69%[27] * 中证500股指期货：5.00%[27] * 中证1000股指期货：10.05%[27] * 近一年中位数分别为：0.85%、3.79%、11.15%、13.61%[27]