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 * 因子构建思路： 通过计算当日最高价涨停且收盘也涨停的股票数量占所有最高价涨停股票数量的比例，来衡量市场涨停板的封板强度和市场情绪[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. 在交易日T，找出所有在盘中最高价达到涨停的股票集合。 3. 在上述集合中，找出收盘价仍为涨停的股票子集。 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 * 因子构建思路： 通过计算连续两个交易日收盘都涨停的股票数量占前一日所有涨停股票数量的比例，来衡量市场涨停板的连续性和赚钱效应的持续性[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. 在交易日T，找出所有在T-1日收盘涨停的股票集合。 3. 在上述集合中，找出在T日收盘也涨停的股票子集。 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份额总市值的差异，来反映大额资金交易的折溢价情况，可作为大资金情绪和偏好的观察指标[26]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取交易日T所有大宗交易的成交数据，包括每笔的成交金额和成交数量[26]。 2. 计算大宗交易总成交金额。 3. 计算大宗交易成交份额按当日收盘价（或成交均价）计算的总市值。 4. 计算折价率，公式为： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$[26] 注：公式计算结果为负表示折价交易，为正表示溢价交易。 4. 因子名称：股指期货年化贴水率 * 因子构建思路： 通过计算股指期货主力合约价格与现货指数价格之间的基差，并进行年化处理，来衡量股指期货的升贴水程度。该指标反映了市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪[28]。 * 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[28]。 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格[28]。 3. 计算年化贴水率，公式为： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[28] 注：计算结果为正表示期货升水，为负表示期货贴水。公式中250为年化常用的交易天数假设。 因子的回测效果 本报告为市场监测日报，主要展示因子的构建方法和当日/近期计算结果，未提供基于历史数据的长期回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等）。因此，此处仅列出报告中给出的具体因子取值。 1. 封板率因子，2026年01月16日取值：56%[17] 2. 连板率因子，2026年01月16日取值：12%[17] 3. 大宗交易折价率因子 * 近半年以来平均值：6.76%[26] * 2026年01月15日取值：6.57%[26] 4. 股指期货年化贴水率因子（2026年01月16日） * 上证50股指期货主力合约年化升水率：0.97%[28] * 沪深300股指期货主力合约年化贴水率：1.17%[28] * 中证500股指期货主力合约年化贴水率：1.73%[28] * 中证1000股指期货主力合约年化贴水率：4.17%[28]