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：封板率因子 因子构建思路：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质量与资金追涨意愿[16]。 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[16]。 2. 统计在当日盘中最高价达到涨停的股票数量[16]。 3. 统计在当日最高价涨停且收盘价也涨停的股票数量[16]。 4. 计算封板率，公式为： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[16] 2. 因子名称：连板率因子 因子构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量占昨日收盘涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停效应的延续性和短线炒作热度[16]。 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[16]。 2. 统计在昨日收盘涨停的股票数量[16]。 3. 统计在昨日和今日连续两日收盘都涨停的股票数量[16]。 4. 计算连板率，公式为： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[16] 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，来反映大资金通过大宗交易渠道交易的折价或溢价水平，可作为市场情绪或特定股票流动性的观测指标[25]。 因子具体构建过程： 1. 获取当日所有大宗交易的成交数据，包括每笔交易的成交股数和成交价格[25]。 2. 计算每笔大宗交易按当日市价（假设为收盘价）计算的总市值：成交股数 × 当日市价[25]。 3. 汇总所有大宗交易的成交总金额和按市价计算的总市值[25]。 4. 计算整体折价率，公式为： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$[25] 结果为负表示折价交易，为正表示溢价交易[25]。 4. 因子名称：股指期货年化升贴水率因子 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，来衡量市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪[27]。 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[27]。 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格[27]。 3. 获取该主力合约的剩余交易日数[27]。 4. 计算年化升贴水率，公式为： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[27] 结果为正表示年化升水，为负表示年化贴水[27]。 模型的回测效果 1. 无相关模型回测结果 因子的回测效果 1. 封板率因子，2026年1月29日当日取值为64%[16] 2. 连板率因子，2026年1月29日当日取值为24%[16] 3. 大宗交易折价率因子，2026年1月28日当日取值为8.98%[25]；近半年以来平均取值为6.90%[25] 4. 股指期货年化升贴水率因子 * 上证50股指期货：2026年1月29日当日取值为年化升水5.22%[27]；近一年以来中位数为年化贴水0.68%[27] * 沪深300股指期货：2026年1月29日当日取值为年化升水5.28%[27]；近一年以来中位数为年化贴水3.79%[27] * 中证500股指期货：2026年1月29日当日取值为年化贴水0.02%[27]；近一年以来中位数为年化贴水11.11%[27] * 中证1000股指期货：2026年1月29日当日取值为年化贴水0.32%[27]；近一年以来中位数为年化贴水13.61%[27]