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： 用于衡量涨停股票的封板质量，反映市场追涨情绪和涨停板的可靠性[19]。 * 因子具体构建过程： 统计上市满3个月以上的股票，计算当日最高价涨停且收盘也涨停的股票数量，与当日最高价涨停的股票总数之比[19]。 * 计算公式为： $封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[19] 2. 因子名称：连板率 * 因子构建思路： 用于衡量市场涨停效应的持续性，反映短线投机资金的活跃度和赚钱效应[19]。 * 因子具体构建过程： 统计上市满3个月以上的股票，计算连续两个交易日收盘均涨停的股票数量，与前一个交易日收盘涨停的股票总数之比[19]。 * 计算公式为： $连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[19] 3. 因子名称：大宗交易折价率 * 因子构建思路： 通过大宗交易成交价与市价的差异，反映大资金的投资偏好和市场情绪，折价率高通常意味着大资金出货意愿强或对后市看法谨慎[29]。 * 因子具体构建过程： 统计每日大宗交易数据，计算总成交金额与按当日收盘价计算的成交股份总市值之比再减1[29]。 * 计算公式为： $折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$[29] 4. 因子名称：股指期货年化贴水率 * 因子构建思路： 衡量股指期货价格相对现货指数的折溢价程度，并进行了年化处理以方便跨期比较。贴水率受利率、分红、市场情绪等多因素影响，其水平与变化可以反映市场对未来走势的预期和对冲成本的高低[31]。 * 因子具体构建过程： 计算股指期货主力合约与现货指数之间的基差（期货价格-现货价格），除以现货指数价格，再乘以年化因子（250天/合约剩余交易日数）[31]。 * 计算公式为： $年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[31] * 因子评价： 该因子是衡量市场情绪、对冲成本和进行期现套利的重要指标。报告中指出，较高的贴水率（如报告中所述中证500、中证1000股指期货的贴水率处于历史较高分位点）意味着利用股指期货建仓具有相对较低的成本[31]。 因子的回测效果 （注：本报告为市场监测日报，主要展示各因子的当日或近期计算数值，而非长期历史回测绩效指标。因此，以下为报告中提及的因子在特定日期的具体取值。） 1. 封板率因子， 2026年02月13日取值为 78%[19] 2. 连板率因子， 2026年02月13日取值为 16%[19] 3. 大宗交易折价率因子 * 近半年以来平均值：6.94%[29] * 2026年02月12日取值：10.19%[29] 4. 股指期货年化贴水率因子 (2026年02月13日数据) * 上证50股指期货主力合约年化贴水率：6.22%， 近一年历史分位点：19%[31] * 沪深300股指期货主力合约年化贴水率：9.43%， 近一年历史分位点：17%[31] * 中证500股指期货主力合约年化贴水率：3.93%， 近一年历史分位点：85%[31] * 中证1000股指期货主力合约年化贴水率：2.54%， 近一年历史分位点：93%[31] * （近一年中位数参考值：上证50为0.65%， 沪深300为3.80%， 中证500为11.15%， 中证1000为13.61%）[31]