量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：封板率因子 * 因子构建思路： 通过计算当日最高价触及涨停且收盘价也维持在涨停的股票比例，来衡量市场追涨情绪和涨停板的可靠性[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集合。 3. 从该集合中，进一步筛选出收盘价仍为涨停价的股票。 4. 计算封板率，公式为： $封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[17] 2. 因子名称：连板率因子 * 因子构建思路： 通过计算连续两个交易日收盘涨停的股票比例，来衡量市场炒作热度的持续性[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，识别出前一日（T-1日）收盘价为涨停价的股票集合。 3. 从该集合中，进一步筛选出当日（T日）收盘价也为涨停价的股票。 4. 计算连板率，公式为： $连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[17] 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，来反映大资金的投资偏好和卖出意愿[27]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取当日所有大宗交易的成交数据，包括成交金额和成交数量[27]。 2. 计算大宗交易的总成交金额。 3. 计算大宗交易成交份额按当日收盘价计算的总市值。 4. 计算折价率，公式为： $折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$[27] 该值为负表示折价交易，绝对值越大折价越深。 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[29]。 * 因子具体构建过程： 1. 选定标的指数（如上证50、沪深300等）及其对应的股指期货主力合约[29]。 2. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[29]。 3. 计算年化贴水率，公式为： $年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[29] 结果为负表示期货贴水，为正表示升水。 因子的回测效果 本报告为市场监测日报，主要展示市场指标的当日或近期状态，并未提供基于历史数据的长期回测结果，如年化收益、夏普比率、信息比率(IR)等量化因子评价指标。报告中提及的因子取值均为特定时点的观测值，具体如下： 1. 封板率因子，2026年01月12日取值：76%[17] 2. 连板率因子，2026年01月12日取值：46%[17] 3. 大宗交易折价率因子，2026年01月09日取值：8.67%[27]；近半年以来平均取值：6.75%[27] 4. 股指期货年化贴水率因子 * 上证50股指期货，2026年01月12日取值：0.65%，近一年中位数：0.70%[29] * 沪深300股指期货，2026年01月12日取值：1.93%，近一年中位数：3.79%[29] * 中证500股指期货，2026年01月12日取值：0.88%，近一年中位数：11.15%[29] * 中证1000股指期货，2026年01月12日取值：3.17%，近一年中位数：13.61%[29]