量化模型与构建方式 1. 模型名称：封板率计算模型[16] 模型构建思路：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例，来衡量市场涨停板的封板强度，反映市场追涨情绪和资金封板意愿[16] 模型具体构建过程：首先，筛选出上市满3个月以上的股票。然后，识别出在当日交易中最高价达到涨停价的股票。最后，计算这些股票中收盘价仍为涨停的股票所占的比例。具体公式为： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[16] 2. 模型名称：连板率计算模型[16] 模型构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量占前一日所有涨停股票数量的比例，来衡量市场涨停效应的持续性，反映市场炒作热度的延续性[16] 模型具体构建过程：首先，筛选出上市满3个月以上的股票。然后，找出前一日（T-1日）收盘涨停的股票。最后，计算这些股票中在当日（T日）收盘也涨停的股票所占的比例。具体公式为： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[16] 3. 模型名称：大宗交易折价率计算模型[25] 模型构建思路：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比例，来反映大资金通过大宗交易平台交易的折价水平，可用于观察机构或大股东的交易情绪和流动性折价[25] 模型具体构建过程：首先，获取当日所有大宗交易的成交数据，包括每笔交易的成交股数和成交价格。然后，计算所有大宗交易的总成交金额。接着，根据当日股票的收盘价（或成交均价）计算这些成交份额对应的总市值。最后，计算折价率。具体公式为： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$[25] 4. 模型名称：股指期货年化贴水率计算模型[27] 模型构建思路：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的基差，并将其年化，以标准化衡量不同期限合约的升贴水程度，用于评估市场情绪、对冲成本及期现套利机会[27] 模型具体构建过程：首先，获取股指期货主力合约的结算价和对应的现货指数收盘价，计算基差（期货价格 - 现货价格）。然后，获取该期货合约的剩余交易日数。最后，将基差率进行年化处理。具体公式为： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[27] 模型评价：年化贴水率是衡量股指期货市场情绪和对冲成本的关键指标，升水通常代表市场情绪乐观或对冲需求低，贴水则相反[27] 模型的回测效果 1. 封板率计算模型，2026年1月27日封板率取值71%[16] 2. 封板率计算模型，较前日变化提升10%[16] 3. 连板率计算模型，2026年1月27日连板率取值19%[16] 4. 连板率计算模型，较前日变化提升3%[16] 5. 大宗交易折价率计算模型，近半年以来平均折价率取值6.84%[25] 6. 大宗交易折价率计算模型，2026年1月26日折价率取值5.41%[25] 7. 股指期货年化贴水率计算模型（上证50），近一年以来年化贴水率中位数取值0.68%[27] 8. 股指期货年化贴水率计算模型（上证50），2026年1月27日年化升水率取值2.97%[27] 9. 股指期货年化贴水率计算模型（沪深300），近一年以来年化贴水率中位数取值3.79%[27] 10. 股指期货年化贴水率计算模型（沪深300），2026年1月27日年化升水率取值2.08%[27] 11. 股指期货年化贴水率计算模型（中证500），近一年以来年化贴水率中位数取值11.11%[27] 12. 股指期货年化贴水率计算模型（中证500），2026年1月27日年化贴水率取值0.12%[27] 13. 股指期货年化贴水率计算模型（中证1000），近一年以来年化贴水率中位数取值13.61%[27] 14. 股指期货年化贴水率计算模型（中证1000），2026年1月27日年化贴水率取值2.33%[27] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：昨日涨停股今日收益因子[13] 因子构建思路：通过计算前一日收盘涨停的股票在次日的平均收益率，来捕捉涨停板后的动量效应或反转效应，用于观察短线资金的行为模式[13] 因子具体构建过程：首先，筛选出上市满3个月以上且在前一日（T-1日）收盘涨停的股票。然后，计算这些股票在当日（T日）的收盘收益率。最后，计算所有符合条件的股票收益率的平均值（或等权平均）。该因子是事件驱动型因子，直接观测涨停事件后的股价表现[13] 2. 因子名称：昨日跌停股今日收益因子[13] 因子构建思路：通过计算前一日收盘跌停的股票在次日的平均收益率，来捕捉跌停板后的反转效应或恐慌情绪的延续，用于观察市场极端抛压后的修复能力[13] 因子具体构建过程：首先，筛选出上市满3个月以上且在前一日（T-1日）收盘跌停的股票。然后，计算这些股票在当日（T日）的收盘收益率。最后，计算所有符合条件的股票收益率的平均值（或等权平均）。该因子是事件驱动型因子，直接观测跌停事件后的股价表现[13] 3. 因子名称：机构调研热度因子[30] 因子构建思路：通过统计近一段时间内（如一周）对上市公司进行调研的机构数量，来衡量机构投资者对公司的关注度，通常认为关注度越高可能隐含更多未公开信息或投资机会[30] 因子具体构建过程：首先，收集上市公司披露的投资者关系活动记录。然后，统计每家公司在一定时间窗口内（报告中为近7天）被调研的机构家数。最后，将该数量作为该公司的因子值。这是一个基于公开信息的舆情类因子[30] 4. 因子名称：龙虎榜机构净流入因子[35] 因子构建思路：通过计算龙虎榜披露的机构专用席位在特定股票上的净买入金额，来捕捉机构资金的短期流向，用于识别受到机构资金青睐或抛弃的个股[35] 因子具体构建过程：首先，获取当日龙虎榜数据。然后，对于每只上榜股票，汇总其所有机构专用席位的买入总额和卖出总额。最后，计算净流入金额（买入总额 - 卖出总额）。该因子值即为股票的机构资金净流入额，是一个资金流因子[35] 5. 因子名称：龙虎榜陆股通净流入因子[36] 因子构建思路：通过计算龙虎榜披露的陆股通席位在特定股票上的净买入金额，来观察北向资金的短期交易动向，用于跟踪外资对A股个股的偏好变化[36] 因子具体构建过程：首先，获取当日龙虎榜数据。然后，对于每只上榜股票，汇总其所有陆股通席位的买入总额和卖出总额。最后，计算净流入金额（买入总额 - 卖出总额）。该因子值即为股票的陆股通资金净流入额，是一个资金流因子[36] 因子的回测效果 1. 昨日涨停股今日收益因子，2026年1月27日因子取值2.58%[13] 2. 昨日跌停股今日收益因子，2026年1月27日因子取值-0.43%[13] 3. 机构调研热度因子，近一周因子取值示例：神工股份被71家机构调研[30] 4. 龙虎榜机构净流入因子，2026年1月27日因子取值示例：宏景科技、协鑫集成等位于净流入前十[35] 5. 龙虎榜机构净流出因子，2026年1月27日因子取值示例：中国铀业、拉普拉斯等位于净流出前十[35] 6. 龙虎榜陆股通净流入因子，2026年1月27日因子取值示例：东芯股份、斯迪克等位于净流入前十[36] 7. 龙虎榜陆股通净流出因子，2026年1月27日因子取值示例：东方日升、中超控股等位于净流出前十[36]