量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称：封板率 * 构建思路：用于度量股票涨停后能否成功封住涨停板的市场情绪指标[17]。 * 具体构建过程：统计上市满3个月以上的股票。首先，筛选出当日盘中最高价达到涨停的股票。然后，在这些股票中，计算收盘价也涨停的股票数量。封板率即为收盘涨停股票数与最高价涨停股票数的比值[17]。 * 计算公式： $封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[17] 2. 模型/因子名称：连板率 * 构建思路：用于度量涨停股票持续性的市场情绪指标，反映市场追涨和接力情绪[17]。 * 具体构建过程：统计上市满3个月以上的股票。首先，确定昨日收盘涨停的股票数量。然后，在这些股票中，计算今日收盘也涨停的股票数量。连板率即为连续两日收盘涨停的股票数与昨日收盘涨停股票数的比值[17]。 * 计算公式： $连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[17] 3. 模型/因子名称：大宗交易折价率 * 构建思路：通过大宗交易的成交价格相对于市场价格的折让程度，反映大资金的投资偏好和市场情绪[26]。 * 具体构建过程：统计每日所有大宗交易数据。计算大宗交易的总成交金额。计算这些交易份额按当日市场价格计算的总市值。折价率定义为总成交金额与总市值的比值减1[26]。 * 计算公式： $折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$[26] 4. 模型/因子名称：股指期货年化贴水率 * 构建思路：将股指期货主力合约与现货指数之间的基差进行年化处理，用于衡量市场对未来预期、对冲成本以及情绪（如贴水代表看空或套保需求旺盛）[29]。 * 具体构建过程：首先计算基差，即股指期货主力合约价格减去对应的现货指数价格。然后，将基差除以现货指数价格，得到相对基差。最后，将此相对基差年化，乘以（250天除以合约剩余交易日数），得到年化贴水率。当结果为负时，表示期货贴水；为正时表示升水[29]。 * 计算公式： $年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[29] 模型的回测效果 （本报告为市场监测日报，未提供量化模型的历史回测绩效指标。） 量化因子与构建方式 （本报告中的“封板率”、“连板率”、“大宗交易折价率”、“股指期货年化贴水率”等，在量化投资中常作为情绪类或资金类因子使用，其构建方式已在“量化模型与构建方式”部分详细说明。） 因子的回测效果 （本报告为市场监测日报，未提供量化因子的历史IC、IR、多空收益等回测绩效指标。报告仅展示了部分因子在特定日期的截面或时间序列取值，如下所示。） 1. 封板率因子，2026年03月09日取值：53%[17] 2. 连板率因子，2026年03月09日取值：15%[17] 3. 大宗交易折价率因子，2026年03月06日取值：10.05%；近半年平均值：7.11%[26] 4. 股指期货年化贴水率因子 * 上证50股指期货，2026年03月09日取值：0.55%，近一年中位数：0.78%，历史分位点：54%[29] * 沪深300股指期货，2026年03月09日取值：9.78%，近一年中位数：3.96%，历史分位点：15%[29] * 中证500股指期货，2026年03月09日取值：4.19%，近一年中位数：11.01%，历史分位点：82%[29] * 中证1000股指期货，2026年03月09日取值：4.36%，近一年中位数：13.37%，历史分位点：88%[29]