量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：封板率 * 因子的构建思路：通过计算当日最高价涨停且收盘也涨停的股票数量占所有最高价涨停股票数量的比例，来衡量市场涨停板的封板强度和市场追涨情绪[17]。 * 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 在交易日T日，找出所有在盘中最高价达到涨停的股票集合A。 3. 在集合A中，进一步找出收盘价也涨停的股票集合B。 4. 计算封板率，公式为： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 即，封板率 = 集合B的股票数量 / 集合A的股票数量[17]。 * 因子评价：该因子是衡量短期市场情绪和资金炒作热度的重要指标，封板率高通常意味着涨停板质量高、抛压小，市场追涨意愿强[17]。 2. 因子名称：连板率 * 因子的构建思路：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量占前一日所有收盘涨停股票数量的比例，来衡量市场涨停板的持续性和赚钱效应的扩散能力[17]。 * 因子具体构建过程： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 在交易日T-1日，找出所有收盘涨停的股票集合C。 3. 在集合C中，进一步找出在T日收盘也涨停的股票集合D。 4. 计算连板率，公式为： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 即，连板率 = 集合D的股票数量 / 集合C的股票数量[17]。 3. 因子名称：大宗交易折价率 * 因子的构建思路：通过计算大宗交易成交总额与按当日市价计算的对应股份总市值的偏离度，来反映大资金通过大宗交易渠道交易的折让或溢价水平，可作为观察机构或大股东交易情绪和偏好的指标[27]。 * 因子具体构建过程： 1. 统计当日所有发生的大宗交易。 2. 计算当日大宗交易的总成交金额。 3. 计算这些大宗交易对应的股份，若以其当日收盘价（或其他市价基准）计算的总市值。 4. 计算折价率，公式为： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ 当结果为负时，表示折价交易；为正时，表示溢价交易[27]。 4. 因子名称：股指期货年化贴水率 * 因子的构建思路：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的基差，并将其年化，来衡量股指期货相对于现货指数的升贴水程度，反映了市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪等多方面因素[29]。 * 因子具体构建过程： 1. 选定股指期货主力合约（如上证50、沪深300、中证500、中证1000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： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 其中，250为年化常用的交易日数量[29]。结果为负表示贴水，为正表示升水。 因子的回测效果 （注：本报告为市场数据日度跟踪报告，未提供基于长期历史数据的因子回测绩效指标，如IC值、IR、多空收益等。报告仅展示了特定日期的因子取值及历史分位情况。） 1. 封板率因子 * 2026年07月07日取值：54%[17] * 较前日变化：下降5个百分点[17] * 历史位置：创近一个月新低[17] 2. 连板率因子 * 2026年07月07日取值：8%[17] * 较前日变化：提升1个百分点[17] 3. 大宗交易折价率因子 * 2026年07月06日单日取值：5.09%[27] * 近半年以来平均值：6.97%[27] * 近半年以来日均成交金额：20亿元[27] * 2026年07月06日成交金额：25亿元[27] 4. 股指期货年化贴水率因子 * 上证50股指期货： * 2026年07月07日取值：8.28%[29] * 近一年中位数：1.10%[29] * 近一年分位点：12%[29] * 沪深300股指期货： * 2026年07月07日取值：8.75%[29] * 近一年中位数：4.87%[29] * 近一年分位点：20%[29] * 中证500股指期货： * 2026年07月07日取值：10.32%[29] * 近一年中位数：10.16%[29] * 近一年分位点：47%[29] * 中证1000股指期货： * 2026年07月07日取值：10.60%[29] * 近一年中位数：12.34%[29] * 近一年分位点：67%[29]