量化模型与构建方式 1. 模型名称：封板率模型[17] 模型构建思路：通过计算当日最高价触及涨停且收盘价维持涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的封板强度，以此反映市场追涨情绪和短线资金的封板意愿[17] 模型具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17] 2. 识别在当日交易中，最高价达到涨停价的股票集合[17] 3. 从步骤2的股票集合中，进一步筛选出收盘价仍为涨停价的股票[17] 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] 模型评价：该指标是衡量市场短线炒作情绪和资金承接力度的重要高频指标，封板率高表明涨停板质量高，资金锁仓意愿强[17] 2. 模型名称：连板率模型[17] 模型构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票占昨日涨停股票的比例，来衡量市场涨停效应的持续性，反映市场接力炒作的热度[17] 模型具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17] 2. 识别在昨日收盘时涨停的股票集合[17] 3. 从步骤2的股票集合中，进一步筛选出今日收盘价仍为涨停价的股票[17] 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] 模型评价：该指标反映了市场赚钱效应的延续性，连板率高表明市场短线情绪活跃，强势股具备持续上涨动力[17] 3. 模型名称：大宗交易折价率模型[26] 模型构建思路：通过计算大宗交易成交总额相对于其对应股票当日市值的折价比例，来反映大资金通过大宗交易渠道减持或调仓时的成本与市场情绪[26] 模型具体构建过程： 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金额和成交数量[26] 2. 计算大宗交易的总成交金额[26] 3. 计算大宗交易成交份额（股票数量）按当日收盘价计算的总市值[26] 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] 模型评价：折价率的高低可以反映大资金交易的紧迫程度和对后市的看法，通常折价率越高，表明卖出方让利越多，可能隐含其相对悲观的预期或较强的减持意愿[26] 4. 模型名称：股指期货年化贴水率模型[28] 模型构建思路：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，来衡量市场对冲成本、远期预期以及市场情绪（如乐观或悲观）[28] 模型具体构建过程： 1. 计算基差：股指期货主力合约价格减去对应的现货指数价格[28] 2. 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] 其中，基差 = 期货价格 - 现货价格。当结果为正值时，表示年化升水率；为负值时，表示年化贴水率[28]。 模型评价：年化贴水率是量化对冲策略的重要成本指标，贴水率收窄或转为升水，通常意味着市场情绪转向乐观，对冲成本降低[28] 模型的回测效果 1. 封板率模型，20260210当日封板率80%[17] 2. 连板率模型，20260210当日连板率24%[17] 3. 大宗交易折价率模型，近半年以来平均折价率6.89%，20260209当日折价率5.16%[26] 4. 股指期货年化贴水率模型，近一年以来上证50、沪深300、中证500、中证1000股指期货主力合约的年化贴水率中位数分别为0.63%、3.79%、11.15%、13.61%[28]；20260210当日，上证50年化升水率2.28%，沪深300年化贴水率0.07%，中证500年化贴水率2.14%，中证1000年化贴水率2.93%[28] 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[14] 因子构建思路：通过计算昨日收盘涨停的股票在今日的平均收益率，来捕捉涨停板股票的动量效应或反转效应，作为市场情绪和短线策略的参考[14] 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘涨停的股票[14] 2. 计算这些股票在今日的收盘收益率[14] 3. 对所有符合条件的股票收益率进行平均，得到该因子的取值[14] 因子评价：该因子反映了涨停股在次日的整体表现，正值表明存在涨停动量效应，负值则可能意味着涨停后获利回吐压力较大[14] 2. 因子名称：昨日跌停股今日收益因子[14] 因子构建思路：通过计算昨日收盘跌停的股票在今日的平均收益率，来观察极端下跌股票的超跌反弹或继续下跌的动能，作为市场恐慌情绪修复的指标[14] 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘跌停的股票[14] 2. 计算这些股票在今日的收盘收益率[14] 3. 对所有符合条件的股票收益率进行平均，得到该因子的取值[14] 因子评价：该因子反映了市场对极端下跌股票的再定价过程，正值可能意味着恐慌情绪缓解后的超跌反弹，负值则表明下跌趋势可能延续[14] 3. 因子名称：两融余额占比因子[22] 因子构建思路：通过计算融资融券余额占A股流通市值的比例，来衡量杠杆资金在市场中的整体规模和参与深度[22] 因子具体构建过程： 1. 获取当前市场的融资余额与融券余额，求和得到两融余额[19][22] 2. 获取当前市场的总流通市值[22] 3. 计算占比，公式为： $两融余额占比=\frac{两融余额}{流通市值}$[22] 因子评价：该因子是观测市场杠杆水平的重要宏观指标，占比上升通常意味着投资者风险偏好提升，杠杆资金活跃[22] 4. 因子名称：两融交易占比因子[22] 因子构建思路：通过计算融资买入额与融券卖出额之和占市场总成交额的比例，来反映杠杆资金的交易活跃度及其对市场流动性的贡献[22] 因子具体构建过程： 1. 获取当日融资买入总额与融券卖出总额，求和得到两融交易总额[22] 2. 获取当日市场总成交额[22] 3. 计算占比，公式为： $两融交易占比=\frac{融资买入额+融券卖出额}{市场总成交额}$[22] 因子评价：该因子直接反映了杠杆资金在市场日常交易中的活跃程度，是衡量市场情绪和资金面的高频指标[22] 5. 因子名称：ETF折溢价因子[23] 因子构建思路：通过计算ETF场内交易价格与其估算净值（IOPV）的偏离程度，来捕捉套利机会并反映投资者对特定板块或宽基指数的短期情绪[23] 因子具体构建过程： 1. 筛选日成交额超过100万元的境内股票型ETF[23] 2. 对于每只ETF，计算其折溢价率，公式为： $ETF折溢价率=\frac{ETF收盘价}{基金份额参考净值(IOPV)}-1$[23] 3. 正值代表溢价，负值代表折价[23] 因子评价：显著的溢价可能反映投资者情绪高涨、急于买入，而折价可能反映流动性需求或看空情绪，是观察资金流向和市场情绪的微观指标[23] 6. 因子名称：机构调研热度因子[31] 因子构建思路：通过统计近期对上市公司进行调研的机构数量，来衡量机构投资者对特定公司的关注度，作为基本面研究热度与潜在信息优势的代理变量[31] 因子具体构建过程： 1. 统计近7天内（一周）对上市公司进行调研或参加分析师会议的机构数量[31] 2. 按机构数量对上市公司进行排序或直接取数量值[31] 因子评价：机构调研频繁通常意味着公司有值得关注的基本面变化或事件，可能吸引机构资金布局，但需注意信息滞后和“调研陷阱”[31] 7. 因子名称：龙虎榜机构净流入因子[37] 因子构建思路：通过统计龙虎榜上机构专用席位买入与卖出金额的净差额，来识别机构资金当日对特定股票的净买入强度，作为机构动向和资金共识的观察窗口[37] 因子具体构建过程： 1. 获取当日披露龙虎榜的股票数据[37] 2. 对于每只上榜股票，汇总其机构专用席位的买入总额与卖出总额[37] 3. 计算净流入金额：机构买入总额 - 机构卖出总额[37] 因子评价：机构大额净流入通常被视为积极的信号，表明有专业投资者看好，但需结合股价位置、市场环境以及是否有一家机构独大等情况综合判断[37] 8. 因子名称：龙虎榜陆股通净流入因子[38] 因子构建思路：通过统计龙虎榜上陆股通席位买入与卖出金额的净差额，来观察北向资金（外资）对特定A股的短期交易偏好和资金流向[38] 因子具体构建过程： 1. 获取当日披露龙虎榜的股票数据[38] 2. 对于每只上榜股票，汇总其陆股通席位的买入总额与卖出总额[38] 3. 计算净流入金额：陆股通买入总额 - 陆股通卖出总额[38] 因子评价：陆股通资金被称为“聪明钱”，其净流入动向对市场有一定影响力，是观察外资短期情绪和风格偏好的重要指标[38] 因子的回测效果 1. 昨日涨停股今日收益因子，20260210当日收益为2.74%[14] 2. 昨日跌停股今日收益因子，20260210当日收益为-1.23%[14] 3. 两融余额占比因子，截至20260209，占比为2.6%[22] 4. 两融交易占比因子，截至20260209，占比为9.5%[22] 5. ETF折溢价因子，20260209当日，溢价较多的影视ETF溢价1.66%，折价较多的沪港深500ETF富国折价0.83%[23] 6. 机构调研热度因子，近一周内，环旭电子被114家机构调研[31] 7. 龙虎榜机构净流入因子，20260210当日，机构净流入前十的股票包括巨力索具、杭电股份等，净流出前十的股票包括中文在线、万达电影等[37] 8. 龙虎榜陆股通净流入因子，20260210当日，陆股通净流入前十的股票包括光线传媒、浙文互联等，净流出前十的股票包括中文在线、万向钱潮等[38]