量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称**：封板率[15] **构建思路**：用于衡量涨停股票的封板质量，即有多少在盘中触及涨停的股票能够将涨停板维持到收盘[15] **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，计算这些股票中，收盘价也维持在涨停价的股票数量。最后，用后者除以前者得到封板率[15] **公式**：$$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[15] 2. **模型/因子名称**：连板率[15] **构建思路**：用于衡量涨停股票的连续性，即昨日涨停的股票在今日继续涨停的比例[15] **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，计算这些股票中，今日收盘也涨停的股票数量。最后，用后者除以前者得到连板率[15] **公式**：$$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[15] 3. **模型/因子名称**：大宗交易折价率[24] **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[24] **具体构建过程**：首先，获取当日所有大宗交易的成交总金额。然后，计算这些成交份额按当日市场价格计算的总市值。最后，用成交总金额除以总市值再减1，得到折价率[24] **公式**：$$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[24] 4. **模型/因子名称**：股指期货年化贴水率[26] **构建思路**：将股指期货与现货指数之间的基差进行年化处理，以标准化衡量期货合约的升贴水程度，用于反映市场预期和对冲成本[26] **具体构建过程**：首先，计算基差（股指期货价格减去现货指数价格）。然后，将基差除以现货指数价格，得到原始贴水率。最后，将该比率乘以（250除以合约剩余交易日数），进行年化处理[26] **公式**：$$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[26] 模型的回测效果 1. **封板率模型**，2026年2月12日指标值为78%[15] 2. **连板率模型**，2026年2月12日指标值为35%[15] 3. **大宗交易折价率模型**，2026年2月11日指标值为6.93%[24]，近半年平均值为6.92%[24] 4. **股指期货年化贴水率模型**，2026年2月12日指标值：上证50主力合约年化升水率为1.33%[26]，沪深300主力合约年化贴水率为0.74%[26]，中证500主力合约年化升水率为3.74%[26]，中证1000主力合约年化升水率为3.48%[26]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：封板率计算模型[15] **模型构建思路**：通过计算最高价涨停且收盘涨停的股票数量占最高价涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的封板质量，反映市场追涨情绪和封板资金的坚决程度[15]。 **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[15]。 2. 在每个交易日，识别出盘中最高价达到涨停价的股票[15]。 3. 在这些股票中，进一步识别出收盘价也达到涨停价的股票[15]。 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[15] 2. **模型名称**：连板率计算模型[15] **模型构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量占前一日收盘涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的延续性，反映市场炒作热点的持续性和短线赚钱效应[15]。 **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[15]。 2. 在每个交易日，识别出前一日（T-1日）收盘涨停的股票[15]。 3. 在这些股票中，进一步识别出当日（T日）收盘也涨停的股票[15]。 4. 计算连板率，公式为： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[15] 3. **因子名称**：大宗交易折价率因子[24] **因子构建思路**：通过计算大宗交易成交总额相对于其按市价计算的总市值的折价比例，来反映大资金通过大宗交易渠道减持或调仓时的价格让步程度，可作为市场流动性或大资金偏好的情绪指标[24]。 **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金额和成交数量[24]。 2. 计算每笔大宗交易成交份额的当日市值（通常使用该股票当日收盘价乘以成交数量）[24]。 3. 汇总当日所有大宗交易的成交总金额和按市价计算的总市值[24]。 4. 计算大宗交易折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[24] **因子评价**：折价率越高（负值绝对值越大），通常表明卖方出让的折扣越大，可能反映其较强的卖出意愿或该股票流动性相对较差[24]。 4. **因子名称**：股指期货年化升贴水率因子[26] **因子构建思路**：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的基差，并进行年化处理，来衡量股指期货相对于现货的溢价或折价程度。该因子反映了市场对未来指数的预期、对冲成本以及市场情绪（如乐观或悲观）[26]。 **因子具体构建过程**： 1. 选定标的指数（如上证50、沪深300、中证500、中证1000）及其对应的股指期货主力合约[26]。 2. 计算基差：股指期货价格减去现货指数价格[26]。 3. 计算年化升贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[26] 其中，公式以“年化贴水率”命名，当计算结果为正时，表示年化升水率；为负时，表示年化贴水率[26]。 模型的回测效果 1. 封板率计算模型，20260212当日封板率取值78%[15] 2. 封板率计算模型，较前日变化为提升3%[15] 3. 连板率计算模型，20260212当日连板率取值35%[15] 4. 连板率计算模型，较前日变化为提升13%[15] 因子的回测效果 1. 大宗交易折价率因子，近半年以来平均折价率取值6.92%[24] 2. 大宗交易折价率因子，20260211当日折价率取值6.93%[24] 3. 股指期货年化升贴水率因子（上证50），近一年以来中位数取值0.63%[26] 4. 股指期货年化升贴水率因子（上证50），20260212当日年化升水率取值1.33%[26] 5. 股指期货年化升贴水率因子（上证50），当日值处于近一年来88%分位点[26] 6. 股指期货年化升贴水率因子（沪深300），近一年以来中位数取值3.79%[26] 7. 股指期货年化升贴水率因子（沪深300），20260212当日年化贴水率取值0.74%[26] 8. 股指期货年化升贴水率因子（沪深300），当日值处于近一年来85%分位点[26] 9. 股指期货年化升贴水率因子（中证500），近一年以来中位数取值11.15%[26] 10. 股指期货年化升贴水率因子（中证500），20260212当日年化升水率取值3.74%[26] 11. 股指期货年化升贴水率因子（中证500），当日值处于近一年来98%分位点[26] 12. 股指期货年化升贴水率因子（中证1000），近一年以来中位数取值13.61%[26] 13. 股指期货年化升贴水率因子（中证1000），20260212当日年化升水率取值3.48%[26] 14. 股指期货年化升贴水率因子（中证1000），当日值处于近一年来98%分位点[26]

核心观点 - 报告为一份市场日报，核心观点是总结2026年2月12日A股市场的整体表现、主要指数涨跌、行业及概念板块的轮动情况，指出市场整体收涨但个股跌多涨少，成交额显著放量，科技成长及部分基础设施相关板块表现强势 [1] 市场回顾：指数表现 - 今日A股主要指数悉数收涨，上证指数涨0.05%，收报4134.02点 [1] - 深证成指涨0.86%，报14283.00点 [1] - 科创50指数涨1.78%，收报1480.99点 [1] - 创业板指涨1.32%，收报3328.06点 [1] - 全天个股涨少跌多，全市场2107只个股上涨，3273只个股下跌，96只个股收平 [1] - 沪深两市今日成交额合计21417亿元，较上个交易日放量1575亿元 [1] 市场回顾：行业板块表现 - 申万一级行业涨跌参半，综合板块涨幅居首达5.31% [1] - 电子板块涨1.73%，电力设备板块涨1.65%，计算机板块涨1.58% [1] - 美容护理板块跌幅居前达1.77%，商贸零售板块跌1.57%，纺织服饰板块跌1.49%，农林牧渔板块跌1.49% [1] 市场回顾：概念板块表现 - 涨幅居前的概念板块包括光模块(CPO)、光芯片、光通信、AI算力、IDC(算力租赁)、特高压、GPU、稀有金属精选、玻璃纤维、云计算、DeepSeek、液冷服务器、东数西算、华鲲振宇、充电桩 [2] - 回调的概念板块包括谷子经济、旅游出行、短剧游戏 [13]

核心观点 - 报告为一份市场日报，核心观点是2026年2月9日A股市场呈现普涨格局，主要指数悉数上涨，成交额显著放量，科技成长板块表现尤为强势 [1] 市场回顾：指数表现 - 截至收盘，上证指数涨1.41%，收报4123.09点 [1] - 深证成指涨2.17%，报14208.44点 [1] - 科创50指数涨2.51%，收报1458.16点 [1] - 创业板指涨2.98%，收报3332.77点 [1] - 全市场个股涨多跌少，4609只个股上涨，756只个股下跌，108只个股收平 [1] - 沪深两市今日成交额合计22495亿元，较上个交易日放量1038亿元 [1] 市场回顾：行业板块表现 - 申万一级行业全部收涨 [1] - 通信行业涨幅居首，达5.17% [1] - 综合行业涨幅为4.70% [1] - 传媒行业涨幅为3.50% [1] - 电子行业涨幅为2.97% [1] - 计算机行业涨幅为2.88% [1] - 石油石化、银行、食品饮料行业涨幅靠后，分别为0.21%、0.36%、0.37% [1] 市场回顾：概念板块表现 - 涨幅居前的概念板块包括：光模块(CPO)、钙钛矿电池、光通信、短剧游戏、培育钻石、光芯片、Kimi、虚拟人、BC电池、稀土、光伏玻璃、中文语料库、多模态模型、AIGC、WEB3.0 [2] - 回调的概念板块包括：水电、白色家电精选、油气开采 [11]

市场整体表现 - A股三大股指于2月9日集体收涨，其中沪指报4123.09点，上涨1.41%；深成指报14208.44点，上涨2.17%；创业板指报3332.77点，上涨2.98% [1] - 全市场上涨个股数量超过4600只，全天成交额约为2.27万亿元，较前一交易日有所放量 [1] - 主要宽基指数普遍上涨，科创综指涨2.47%，万得全A涨1.89%，北证50涨1.36%，沪深300涨1.63%，中证500涨2.02%，中证1000涨2.26% [2] 行业与概念板块表现 - 通信设备、互联网、文化传媒等行业板块涨幅居前 [3] - 概念板块方面，通信金股、光模块(CPO)、光通信等表现亮眼 [3] 市场分析与观点 - 中国银河证券研报认为，A股市场存在显著的春节“日历效应” [3] - 历史规律显示，春节前资金偏好向高股息、消费、防御板块集中，大盘风格表现占优 [3] - 随着春节将至，A股市场逐步修复回暖，或出现“节前躁动” [3]

市场整体表现 - 2月5日上午A股三大股指低开低走 沪指跌1.02% 深证成指跌1.8% 创业板指跌1.92% [1] - 全市场个股普跌 3690只个股下跌 1644只个股上涨 43只个股涨停 [2] - 沪深两市半日成交额为1.45万亿元 较上个交易日缩量1682亿元 [2] 科技与光伏板块大幅下挫 - 光伏板块开盘暴跌 Wind光伏概念指数跌6.78% 太空光伏概念指数跌4.83% [1][3] - 光伏个股钧达股份、双良节能双双跌停 迈为股份、帝科股份、捷佳伟创、奥特维均跌超10% [1][3] - 光模块(CPO)概念指数跌5.23% 德科立、太辰光跌超10% 罗博特科、光库科技、长光华芯跌超7% [3][4] - 半导体行业指数跌2.67% 稀有金属、工业金属、BC电池、贵金属等板块指数跌幅均超4.5% [3] 消费板块逆市走强 - 大消费板块表现较好 白酒股已实现4连阳 餐饮旅游、软饮料板块表现活跃 [1] - 贵州茅台涨1.41% 现报1546.46元/股 最新市值增至19366亿元 [5][6] - 中信尼雅、群兴玩具均录得10cm涨停 皇台酒业、百润股份、燕京啤酒、舍得酒业等个股纷纷上涨 [5][6] - 餐饮旅游方面 君亭酒店涨超7% 黄山旅游涨超6% 锦江酒店、宋城演艺等跟涨 [7] - 春节假期临近出行热潮开启 国内长线游预订量同比增长超120% 三亚、厦门等度假城市酒店预订量已超2019年同期30% [8] 影视概念板块持续走强 - 影视概念板块持续走强 横店影视录得6天5板 现报31.66元/股 最新市值为201亿元 [8] - 浙文影业、金逸影视均涨停 幸福蓝海涨超14% 光线传媒涨超8% [9] - 目前已有7部影片定档春节假期 其中6部均在大年初一上映 [10] 银行板块全线飘红 - 银行板块震荡走高 相关个股全线飘红 Wind银行行业指数涨2.17% [1][3] - 厦门银行涨超6% 重庆银行涨超4% 宁波银行、上海银行、南京银行等均涨超2% [11][12] - 近日中国人民银行召开2026年信贷市场工作会议 市场人士分析此次会议有望为银行板块带来多维度利好 [12] 其他热门概念与行业 - Wind热门概念指数中 两岸融合涨3.07% 短剧游戏涨2.62% 谷子经济涨2.42% [3] - Wind中国行业指数中 日用化工涨3.24% 林木涨2.58% 办公用品涨2.06% 软饮料涨1.79% [3]

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**：市场情绪监测模型（封板率与连板率）[16] * **模型/因子构建思路**：通过统计上市股票的涨停封板情况和连续涨停情况，来量化市场短期炒作情绪和赚钱效应的强弱。[16] * **模型/因子具体构建过程**： * **封板率**：统计当日最高价曾触及涨停的股票中，最终收盘价仍为涨停的股票比例。计算公式为： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ [16] * **连板率**：统计前一日收盘涨停的股票中，在当日继续收盘涨停的股票比例。计算公式为： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ [16] 2. **模型/因子名称**：市场资金监测模型（两融余额与交易占比）[23] * **模型/因子构建思路**：通过计算融资融券余额及其交易额在市场中的占比，来反映杠杆资金的活跃程度和市场风险偏好。[23] * **模型/因子具体构建过程**： * **两融余额占比**：计算融资融券余额占A股市场总流通市值的比重。 * **两融交易占比**：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。[23] 3. **模型/因子名称**：折溢价监测模型（ETF折溢价、大宗交易折溢价、股指期货升贴水）[24][27][29] * **模型/因子构建思路**：通过观察ETF、大宗交易和股指期货的价格与其对应基础资产净值或现货价格之间的差异，来捕捉市场情绪、大资金动向及对未来市场的预期。[24][27][29] * **模型/因子具体构建过程**： * **ETF折溢价**：直接观察ETF场内交易价格与其IOPV（基金份额参考净值）的差异。[24] * **大宗交易折价率**：计算大宗交易成交总额与按当日收盘价计算的相同份额总市值之间的比率差。计算公式为： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ [27] * **股指期货年化贴水率**：计算股指期货主力合约价格与现货指数价格之间的基差，并进行年化处理，以衡量对冲成本或市场预期。计算公式为： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ [29] 其中，基差 = 期货价格 - 现货价格。 模型的回测效果 1. **市场情绪监测模型（封板率与连板率）**，2026年1月30日封板率65%[16]，连板率10%[16] 2. **市场资金监测模型（两融余额与交易占比）**，截至2026年1月29日，两融余额占流通市值比重2.6%[23]，两融交易占市场成交额比重9.6%[23] 3. **折溢价监测模型（ETF折溢价）**，2026年1月29日，溢价较多的ETF为油气ETF博时（溢价4.13%）[24]，折价较多的ETF为国证2000ETF工银（折价2.03%）[24] 4. **折溢价监测模型（大宗交易折溢价）**，近半年平均折价率6.93%[27]，2026年1月29日当日折价率7.58%[27] 5. **折溢价监测模型（股指期货升贴水）**，近一年年化贴水率中位数：上证500.65%[29]、沪深3003.78%[29]、中证50011.11%[29]、中证100013.61%[29]；2026年1月30日当日年化升贴水率：上证50升水2.11%（近一年92%分位）[29]、沪深300升水0.85%（近一年90%分位）[29]、中证500贴水0.84%（近一年94%分位）[29]、中证1000升水0.60%（近一年98%分位）[29]

量化模型与因子总结 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。报告主要展示和计算了一系列用于监测市场状态、情绪和资金流向的量化指标。 量化因子与构建方式 报告涉及多个用于市场监测的量化指标，可视为市场状态因子或情绪因子。 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板的股票比例，来反映市场追涨资金的强度和涨停板的可靠性。[16] * **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票。[16] 2. 在指定交易日，找出盘中最高价达到涨停价的股票集合。 3. 在上述股票集合中，找出收盘价仍为涨停价的股票。 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ [16] 2. **因子名称：连板率** [16] * **因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票占昨日涨停股票的比例，来反映市场短线炒作的延续性和赚钱效应。[16] * **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票。[16] 2. 在指定交易日，找出前一日（T-1日）收盘涨停的股票集合。 3. 在上述股票集合中，找出当日（T日）收盘也涨停的股票。 4. 计算连板率，公式为： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ [16] 3. **因子名称：大宗交易折价率** [27] * **因子构建思路**：通过计算大宗交易成交总额相对于其市值的折价比例，来反映大资金的投资偏好和减持意愿，折价率高通常意味着卖出方让利较多或接盘方要求较高的风险补偿。[27] * **因子具体构建过程**： 1. 获取指定交易日所有大宗交易的成交数据，包括每笔交易的成交金额和成交数量。[27] 2. 计算大宗交易总成交金额。 3. 计算大宗交易成交份额按当日收盘价计算的总市值。 4. 计算折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ [27] 4. **因子名称：股指期货年化贴水率** [29] * **因子构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格相对于现货指数的基差，并进行年化处理，来反映市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪。升水（正基差）通常表示市场预期乐观或对冲需求低，贴水（负基差）则相反。[29] * **因子具体构建过程**： 1. 选定标的指数（如上证50、沪深300等）及其对应的股指期货主力合约。[29] 2. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格。[29] 3. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ [29] * **公式说明**：公式将基差率（基差/指数价格）年化，以方便不同期限合约之间的比较。其中250为一年中大约的交易天数。[29] 模型的回测效果 报告未涉及量化模型的回测效果。 因子的回测效果 报告未提供上述因子的历史回测表现（如IC、IR、多空收益等）。报告主要展示了这些因子在特定交易日（2026年1月30日及附近日期）的截面或时间序列取值，用于描述当日市场状态。 1. **封板率因子**，2026年1月30日取值：65%[16] 2. **连板率因子**，2026年1月30日取值：10%[16] 3. **大宗交易折价率因子**，2026年1月29日取值：7.58%[27]；近半年以来平均值：6.93%[27] 4. **股指期货年化贴水率因子**，2026年1月30日取值及历史分位点：[29] * 上证50股指期货：年化升水率 2.11%，处于近一年来92%分位点[29] * 沪深300股指期货：年化升水率 0.85%，处于近一年来90%分位点[29] * 中证500股指期货：年化贴水率 0.84%，处于近一年来94%分位点[29] * 中证1000股指期货：年化升水率 0.60%，处于近一年来98%分位点[29] * **历史中位数参考值（近一年）**：[29] * 上证50：0.65% * 沪深300：3.78% * 中证500：11.11% * 中证1000：13.61%

核心观点 - 报告为一份市场日报，核心观点是总结2026年1月30日A股市场的整体表现、主要指数涨跌、行业板块及热门概念板块的走势情况 [1] 市场整体表现 - 2026年1月30日，A股主要指数多数收跌，沪指跌0.96%，收报4117.95点；深证成指跌0.66%，收报14205.89点；创业板指逆市上涨1.27%，收报3346.36点；科创50微涨0.12%，收报1509.40点 [1] - 市场呈现跌多涨少格局，全市场2449只个股上涨，2892只个股下跌，128只个股收平 [1] - 市场成交额较前一日显著缩量，沪深两市合计成交28355亿元，较上个交易日减少3945亿元 [1] 行业板块表现 - 申万一级行业涨少跌多，通信行业领涨，涨幅为3.44%，电子、农林牧渔、轻工制造和机械设备行业分别上涨0.68%、0.65%、0.54%和0.21% [1] - 有色金属行业领跌，跌幅达7.80%，钢铁、食品饮料、房地产和计算机行业跌幅分别为2.83%、2.78%、2.47%和1.96% [1] 概念板块表现 - 涨幅居前的概念板块包括：光模块(CPO)、光通信、光芯片、生物育种、先进封装、一号文件、反关税、存储器、最小市值、水产、PEEK材料、HBM、高速铜连接、宇树机器人、ASIC芯片 [2] - 回调明显的概念板块包括：工业金属精选、稀土、黄金珠宝等 [11]

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** [19] * **因子构建思路**：通过计算当日最高价涨停且最终收盘也涨停的股票比例，来衡量市场追涨资金的封板意愿和强度，是反映市场短期情绪和资金博弈热度的高频指标。[19] * **因子具体构建过程**： 1. 选定股票池：上市满3个月以上的股票。[19] 2. 识别股票状态：在交易日T，识别出盘中最高价达到涨停价的股票集合A。[19] 3. 计算因子值：在集合A中，统计收盘价也涨停的股票数量。封板率即为该数量与集合A股票总数的比值。[19] * **公式**： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ [19] 2. **因子名称：连板率** [19] * **因子构建思路**：通过计算连续两个交易日收盘涨停的股票比例，来度量市场涨停效应的持续性，反映题材或个股的赚钱效应能否延续，是观察市场情绪强度和热点持续性的重要指标。[19] * **因子具体构建过程**： 1. 选定股票池：上市满3个月以上的股票。[19] 2. 识别基准股票：在交易日T-1，统计所有收盘涨停的股票集合B。[19] 3. 计算因子值：在集合B中，统计在交易日T收盘也涨停的股票数量。连板率即为该数量与集合B股票总数的比值。[19] * **公式**： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ [19] 3. **因子名称：大宗交易折价率** [29] * **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，来观察大额资金的交易成本和交易情绪。折价率的高低可以反映大资金对特定股票的流动性需求、减持压力或对后市的看法。[29] * **因子具体构建过程**： 1. 数据获取：获取当日所有大宗交易的成交数据和对应股票的市价数据。[29] 2. 计算总成交金额与总市值：汇总当日所有大宗交易的成交总金额，并计算这些交易涉及股份按当日市价计算的总市值。[29] 3. 计算因子值：折价率等于大宗交易总成交金额与按市价计算的总市值之比减1。[29] * **公式**： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ [29] 4. **因子名称：股指期货年化升贴水率** [31] * **因子构建思路**：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的年化基差，来反映市场对未来指数走势的预期、对冲成本以及市场情绪。升水通常代表乐观预期或对冲成本较低，贴水则相反。[31] * **因子具体构建过程**： 1. 数据获取：获取特定股指期货主力合约的结算价（F）和对应现货指数的收盘价（S），以及该期货合约的剩余交易日数（T）。[31] 2. 计算基差：基差 = 期货价格(F) - 现货价格(S)。[31] 3. 计算年化因子值：年化升贴水率等于基差除以现货价格，再乘以年化因子（250/合约剩余交易日数）。[31] * **公式**： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ [31] * **公式说明**：公式中“基差”定义为期货价格减去现货价格，因此计算结果为正表示年化升水，为负表示年化贴水。[31] 因子的回测效果 *本报告为市场监测日报，未提供因子的历史回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等）。报告主要展示了各因子在特定日期（2026年1月22日或23日）的截面取值或时间序列状态。* [19][29][31] 1. **封板率因子**，2026年1月23日取值：**82%**，较前日变化：**提升7%**。[19] 2. **连板率因子**，2026年1月23日取值：**23%**，较前日变化：**下降1%**。[19] 3. **大宗交易折价率因子**，2026年1月22日取值：**6.85%**，近半年平均值：**6.82%**。[29] 4. **股指期货年化升贴水率因子** * **上证50股指期货**，2026年1月23日取值：**1.36% (升水)**，近一年中位数：**0.68% (贴水)**，当日历史分位点：**89%**。[31] * **沪深300股指期货**，2026年1月23日取值：**1.05% (升水)**，近一年中位数：**3.79% (贴水)**，当日历史分位点：**93%**。[31] * **中证500股指期货**，2026年1月23日取值：**5.82% (升水)**，近一年中位数：**11.11% (贴水)**，当日历史分位点：**99%**。[31] * **中证1000股指期货**，2026年1月23日取值：**3.98% (升水)**，近一年中位数：**13.61% (贴水)**，当日历史分位点：**98%**。[31]