量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称：封板率[16] 构建思路：通过计算当日最高价涨停且收盘涨停的股票数量与最高价涨停股票总数的比值，来衡量市场涨停板的封板强度和市场情绪[16] 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（T日）内，盘中最高价达到涨停价的股票集合。然后，在该集合中，进一步统计收盘价仍为涨停价的股票数量。最后，将后者除以前者，得到封板率。 公式： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[16] 2. 模型/因子名称：连板率[16] 构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量与昨日收盘涨停股票总数的比值，来衡量市场涨停板的连续性和追涨情绪[16] 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（T-1日）收盘涨停的股票集合。然后，在该集合中，进一步统计在T日收盘也涨停的股票数量。最后，将后者除以前者，得到连板率。 公式： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[16] 3. 模型/因子名称：大宗交易折价率[25] 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，来反映大资金交易的折溢价情况，可作为市场情绪或大资金偏好的观察指标[25] 具体构建过程：收集特定交易日（T日）发生的所有大宗交易数据，包括每笔交易的成交金额和成交数量。计算所有大宗交易的成交总金额。同时，用每笔交易的成交数量乘以该股票T日的收盘价（或当日均价），得到该笔交易按市价计算的理论市值，并求和得到所有成交份额的理论总市值。最后，用成交总金额除以理论总市值后减1，得到整体折价率。 公式： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$[25] 4. 模型/因子名称：股指期货年化贴水率[27] 构建思路：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的基差，并进行年化处理，来衡量市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪[27] 具体构建过程：对于特定的股指期货主力合约（如上证50、沪深300等），获取其在交易日（T日）的结算价或收盘价作为期货价格（F）。同时，获取其标的指数（如000016.SH， 000300.SH）在T日的收盘价作为现货价格（S）。计算基差（B = F - S）。确定该期货合约距离到期日的剩余交易日数（N）。最后，将基差年化，得到年化贴水率。 公式： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[27] 模型评价：年化贴水率是影响股指对冲成本的关键因素，其变化能反映市场对于未来的预期[27] 模型的回测效果 （注：本篇报告为市场监测日报，主要描述市场状态和指标构建方法，未提供基于历史数据的模型回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率（IR）等。因此，此部分无相关内容。） 量化因子与构建方式 （注：本篇报告未涉及用于选股或资产定价的Alpha因子，如价值、成长、动量、质量等因子的构建与测试。报告中的“封板率”、“连板率”、“大宗交易折价率”、“年化贴水率”更接近于市场情绪或资金面指标，已归类于“量化模型与构建方式”部分。） 因子的回测效果 （注：本篇报告未提供任何因子的IC、IR、多空收益、分组测试等回测效果数据。）