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：市场情绪指标 - 封板率[17] 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总数的比例，来衡量市场追涨资金的封板意愿和强度，以此反映市场情绪[17]。 模型/因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 统计当日盘中最高价达到涨停价的股票数量[17]。 3. 统计在步骤2的股票中，收盘价仍为涨停价的股票数量[17]。 4. 计算封板率，公式为： $封板率=最高价涨停且收盘涨停的股票数/最高价涨停的股票数$[17] 2. 模型/因子名称：市场情绪指标 - 连板率[17] 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占昨日涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的持续性，以此反映市场情绪的强度和赚钱效应的延续性[17]。 模型/因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 统计昨日收盘涨停的股票数量[17]。 3. 统计在步骤2的股票中，今日收盘也涨停的股票数量[17]。 4. 计算连板率，公式为： $连板率=连续两日收盘涨停的股票数/昨日收盘涨停的股票数$[17] 3. 模型/因子名称：资金流向指标 - 两融交易占比[23] 模型/因子构建思路：通过计算融资买入额与融券卖出额之和占市场总成交额的比例，来反映杠杆资金在市场中的交易活跃度[23]。 模型/因子具体构建过程： 1. 获取当日市场总成交额数据[23]。 2. 获取当日融资买入总额与融券卖出总额数据[23]。 3. 计算两融交易占比，公式为： $两融交易占市场成交额比重 = (融资买入额+融券卖出额) / 市场总成交额$[23] 4. 模型/因子名称：折溢价指标 - 大宗交易折价率[27] 模型/因子构建思路：通过计算大宗交易成交总金额与按当日市价计算的成交份额总市值的比率减1，来衡量大宗交易相对于市场价格的折价或溢价水平，反映大资金的交易成本和市场情绪[27]。 模型/因子具体构建过程： 1. 统计当日所有大宗交易的成交总金额[27]。 2. 计算当日大宗交易成交份额按收盘价（或成交均价）计算的总市值[27]。 3. 计算折价率，公式为： $折价率=大宗交易总成交金额/当日成交份额的总市值-1$[27] 当结果为负时表示折价交易[27]。 5. 模型/因子名称：衍生品定价指标 - 股指期货年化贴水率[29] 模型/因子构建思路：通过计算股指期货价格与现货指数价格之差（基差）相对于现货价格的比例，并进行年化处理，来标准化衡量股指期货的升贴水程度，反映市场对未来预期、对冲成本及市场情绪[29]。 模型/因子具体构建过程： 1. 选取股指期货主力合约[29]。 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格[29]。 3. 计算年化贴水率，公式为： $年化贴水率=基差/指数价格*(250/合约剩余交易日数)$[29] 结果为负表示贴水，为正表示升水[29]。 模型/因子的回测效果 （注：本篇报告为市场数据日度跟踪报告，主要展示各类指标在特定日期的观测值及历史分位数，未提供基于长期历史数据的模型或因子回测绩效指标（如年化收益、夏普比率、信息比率IR等）。因此，本部分仅汇总报告中提及的指标具体取值。） 1. 封板率因子，2026年5月8日取值：77%[17] 2. 连板率因子，2026年5月8日取值：21%[17] 3. 两融交易占比因子，截至2026年5月7日取值：10.6%[23] 4. 大宗交易折价率因子，2026年5月7日取值：8.19%[27]；近半年平均值：7.24%[27] 5. 股指期货年化贴水率因子 * 上证50股指期货，2026年5月8日取值：6.10%，处于近一年17%分位点[29] * 沪深300股指期货，2026年5月8日取值：6.01%，处于近一年41%分位点[29] * 中证500股指期货，2026年5月8日取值：7.03%，处于近一年73%分位点[29] * 中证1000股指期货，2026年5月8日取值：9.43%，处于近一年75%分位点[29] * 近一年中位数：上证50为1.39%，沪深300为4.85%，中证500为10.31%，中证1000为12.73%[29]