量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称：封板率[18] 模型/因子构建思路：用于衡量市场情绪和涨停股票的封板质量，计算当日最高价触及涨停且最终收盘涨停的股票比例[18] 模型/因子具体构建过程：统计上市满3个月以上的股票。首先，筛选出当日最高价达到涨停价的股票。然后，在这些股票中，计算收盘价也达到涨停价的股票数量。封板率即为收盘涨停的股票数与最高价涨停的股票数之比[18]。 公式： $封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$[18] 2. 模型/因子名称：连板率[18] 模型/因子构建思路：用于衡量市场涨停效应的持续性，计算昨日涨停的股票在今日继续涨停的比例[18] 模型/因子具体构建过程：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的股票数之比[18]。 公式： $连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$[18] 3. 模型/因子名称：大宗交易折价率[28] 模型/因子构建思路：通过大宗交易成交价与市场价格的差异，反映大资金的交易情绪和偏好[28] 模型/因子具体构建过程：计算每日所有大宗交易的总体折价水平。首先，汇总当日所有大宗交易的总成交金额。然后，计算这些大宗交易对应份额按当日收盘价计算的总市值。折价率即为总成交金额与总市值的比值减去1[28]。 公式： $折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$[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：将股指期货主力合约与现货指数的基差进行年化处理，用于衡量市场情绪、对冲成本及对未来市场的预期[30] 模型/因子具体构建过程：针对上证50、沪深300、中证500、中证1000等股指期货的主力合约进行计算。首先，计算基差（股指期货价格 - 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，乘以年化因子（250天除以合约剩余交易日数），得到年化贴水率[30]。 公式： $年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$[30] 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，在量化投资中通常被视为市场情绪或资金面因子，其构建方式已在“量化模型与构建方式”部分详细阐述。报告未提供其他独立的阿尔法因子。） 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。但报告提供了部分因子在特定日期的观测值及历史分位数。） 1. 封板率因子，2026年4月8日取值84%[18]，较前日提升8个百分点[18] 2. 连板率因子，2026年4月8日取值15%[18]，较前日下降3个百分点[18] 3. 大宗交易折价率因子，2026年4月7日当日取值7.50%[28]，近半年以来平均取值7.18%[28] 4. 股指期货年化贴水率因子，2026年4月8日当日取值：上证50为3.70%[30]，沪深300为6.21%[30]，中证500为7.28%[30]，中证1000为11.40%[30]；近一年中位数取值：上证50为1.20%[30]，沪深300为4.81%[30]，中证500为10.90%[30]，中证1000为13.18%[30]