量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称：封板率[19] 模型/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数量的比值，来衡量市场涨停板的封板质量，反映市场追涨情绪和资金封板意愿的强弱[19]。 模型/因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[19]。 2. 统计当日最高价达到涨停价的股票数量（记为A）[19]。 3. 统计当日最高价达到涨停价且收盘价也达到涨停价的股票数量（记为B）[19]。 4. 计算封板率：$封板率 = \frac{B}{A}$[19]。 模型/因子评价：该指标是衡量短期市场情绪和资金博弈强度的有效工具，封板率越高，表明涨停板越稳固，市场追涨热情越高[19]。 2. 模型/因子名称：连板率[19] 模型/因子构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量与前一交易日收盘涨停股票数量的比值，来衡量市场涨停板的持续性，反映市场热点和赚钱效应的延续性[19]。 模型/因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[19]。 2. 统计前一交易日（T-1日）收盘涨停的股票数量（记为C）[19]。 3. 统计在T-1日和当日（T日）均收盘涨停的股票数量（记为D）[19]。 4. 计算连板率：$连板率 = \frac{D}{C}$[19]。 模型/因子评价：该指标是观察市场短线情绪周期和题材炒作持续性的重要指标，连板率高表明市场接力氛围好，强势股具有持续性[19]。 3. 模型/因子名称：大宗交易折价率[28] 模型/因子构建思路：通过比较大宗交易成交金额与按当日市价计算的交易份额总市值，计算折价率，以反映大资金通过大宗交易平台减持或调仓时的成本与市场情绪的差异[28]。 模型/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价格和成交数量[28]。 2. 计算每笔大宗交易的成交金额（成交价×成交数量），并求和得到当日大宗交易总成交金额（记为E）[28]。 3. 对于每笔交易，以其成交数量乘以该证券当日的收盘价（或成交日的市价），计算出按市价计算的市值，并求和得到总市值（记为F）[28]。 4. 计算折价率：$折价率 = \frac{E}{F} - 1$[28]。结果为负表示折价成交，绝对值越大折价幅度越大。 模型/因子评价：该指标常用于观察产业资本、大股东或机构投资者的行为，较高的折价率可能意味着大资金有较强的减持意愿或对后市看法相对谨慎[28]。 4. 模型/因子名称：股指期货年化贴水率[30] 模型/因子构建思路：计算股指期货主力合约价格与现货指数价格之间的基差，并将其年化，以标准化衡量市场对未来指数的预期、对冲成本以及市场情绪（如悲观或乐观）[30]。 模型/因子具体构建过程： 1. 选定标的指数（如沪深300）及其对应的股指期货主力合约[30]。 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格[30]。 3. 获取该主力合约的剩余交易日数（记为T）[30]。 4. 计算年化贴水率：$年化贴水率 = \frac{基差}{现货指数价格} \times \frac{250}{T}$[30]。结果为负表示期货贴水（市场预期偏空或对冲需求强），为正表示升水（市场预期偏多）。 模型/因子评价：该指标是量化对冲策略中评估对冲成本的核心，也是观察市场整体情绪和期现套利机会的重要风向标[30]。 模型/因子的回测效果 1. 封板率因子，2026年3月25日当日取值为80%[19]，较前日提升5个百分点[19]。 2. 连板率因子，2026年3月25日当日取值为29%[19]，较前日下降3个百分点[19]。 3. 大宗交易折价率因子，2026年3月24日当日取值为7.80%[28]，近半年（截至2026年3月24日）平均取值为7.06%[28]。 4. 股指期货年化贴水率因子（截至2026年3月25日）： * 上证50股指期货：当日取值为4.45%[30]，近一年中位数取值为0.89%[30]。 * 沪深300股指期货：当日取值为8.31%[30]，近一年中位数取值为4.34%[30]。 * 中证500股指期货：当日取值为13.19%[30]，近一年中位数取值为10.99%[30]。 * 中证1000股指期货：当日取值为15.22%[30]，近一年中位数取值为13.21%[30]。