量化模型与构建方式 本报告为市场监测日报，未涉及具体的量化选股模型或多因子模型。报告主要定义并计算了多个用于刻画市场情绪、资金流向及折溢价状态的量化指标（因子）[16][21][25][28]。 1. 因子名称：封板率 [16] * 因子构建思路： 通过计算盘中触及涨停且最终成功封住涨停的股票比例，来度量市场追涨情绪和涨停板的可靠性[16]。 * 因子具体构建过程： 1. 选定样本：上市满3个月以上的股票[16]。 2. 计算指标：在交易日T，统计所有样本股中，当日最高价曾达到涨停价且收盘价也为涨停价的股票数量，记为A；统计当日最高价曾达到涨停价的股票总数，记为B[16]。 3. 计算公式： [16] 其中，A代表最高价涨停且收盘涨停的股票数，B代表最高价涨停的股票数[16]。 2. 因子名称：连板率 [16] * 因子构建思路： 通过计算连续涨停股票的比例，来度量市场投机情绪的强度和持续性[16]。 * 因子具体构建过程： 1. 选定样本：上市满3个月以上的股票[16]。 2. 计算指标：在交易日T，统计所有样本股中，在T-1日和T日收盘价均涨停的股票数量，记为C；统计在T-1日收盘涨停的股票总数，记为D[16]。 3. 计算公式： [16] 其中，C代表连续两日收盘涨停的股票数，D代表昨日收盘涨停的股票数[16]。 3. 因子名称：两融余额占比 [21] * 因子构建思路： 通过计算融资融券余额占市场总流通市值的比重，来度量杠杆资金在市场中的总体规模和参与度[21]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取数据：截至交易日T的两融余额（融资余额+融券余额），以及同日A股市场的总流通市值[21]。 2. 计算公式： [21] 4. 因子名称：两融交易占比 [21] * 因子构建思路： 通过计算融资买入与融券卖出总额占市场总成交额的比例，来度量杠杆资金交易的活跃程度[21]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取数据：交易日T的融资买入额、融券卖出额以及市场总成交额[21]。 2. 计算公式： [21] 5. 因子名称：大宗交易折价率 [25] * 因子构建思路： 通过计算大宗交易成交价相对于市价的折价幅度，来观察大资金的交易意愿和情绪，折价率高可能意味着大股东或机构减持意愿强或急于成交[25]。 * 因子具体构建过程： 1. 获取数据：交易日T发生的所有大宗交易，记录每笔的成交金额和成交数量，以及对应股票当日的收盘价[25]。 2. 计算总成交金额：汇总当日所有大宗交易的成交金额[25]。 3. 计算按市价计的总市值：对每笔大宗交易，用其成交数量乘以当日该股票收盘价，得到该笔交易按市价计算的价值，然后汇总所有交易[25]。 4. 计算公式： [25] 该值为负表示折价交易，绝对值越大表示折价越深[25]。 6. 因子名称：股指期货年化贴水率 [28] * 因子构建思路： 通过计算股指期货价格相对现货指数的年化基差，来反映市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪。贴水（负基差）通常意味着市场情绪偏谨慎或对冲需求旺盛[28]。 * 因子具体构建过程： 1. 选定合约：选取各股指期货品种的主力合约[28]。 2. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[28]。 3. 计算公式： [28] 其中，“基差/指数价格”为实际基差率，乘以“250/合约剩余交易日数”将其年化，以便于不同期限合约间的比较[28]。结果为负表示贴水，为正表示升水[28]。 因子的回测效果 本报告为日度市场数据跟踪，未提供上述因子的历史回测表现（如IC、IR、多空收益等）。报告仅展示了特定日期（2026年3月10日及前后）相关因子的具体取值或状态[13][16][18][21][22][25][28]。 1. 封板率因子，2026年3月10日取值：65% [13][16] 2. 连板率因子，2026年3月10日取值：20% [13][16] 3. 两融余额占比因子，截至2026年3月9日取值：2.6% [21] 4. 两融交易占比因子，截至2026年3月9日取值：9.0% [21] 5. 大宗交易折价率因子，2026年3月9日取值：6.75% [25]；近半年以来平均值：7.10% [25] 6. 股指期货年化贴水率因子 * 上证50，2026年3月10日取值：0.46% [28]；近一年中位数：0.70% [28] * 沪深300，2026年3月10日取值：7.19% [28]；近一年中位数：3.96% [28] * 中证500，2026年3月10日取值：6.21% [28]；近一年中位数：10.99% [28] * 中证1000，2026年3月10日取值：13.66% [28]；近一年中位数：13.37% [28]
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国信证券·2026-03-11 11:20