量化模型与构建方式 1. **模型名称**：封板率模型[16] **模型构建思路**：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，来衡量市场涨停板的封板质量或资金封板的坚决程度[16] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[16] 2. 确定当日盘中最高价达到涨停价的股票集合[16] 3. 从该集合中，进一步筛选出当日收盘价也为涨停价的股票[16] 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. **模型名称**：连板率模型[16] **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，来衡量市场涨停效应的持续性[16] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[16] 2. 确定前一日（T-1日）收盘涨停的股票集合[16] 3. 从该集合中，筛选出当日（T日）收盘也涨停的股票[16] 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**：大宗交易折价率因子[26] **因子构建思路**：通过计算大宗交易成交总额与按当日市价计算的成交份额总市值的比率，来反映大额交易相对于市场价格的折价或溢价水平，常用于观察大资金的交易情绪和偏好[26] **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[26] 2. 计算大宗交易总成交金额（Sum_Amount）[26] 3. 对于每笔大宗交易，用其成交数量乘以该证券当日的收盘价（或成交均价），得到按市价计算的该笔交易市值，然后加总所有交易的按市价计算市值（Sum_MarketValue）[26] 4. 计算折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[26] 其中，“当日成交份额的总市值”即步骤3中计算得到的Sum_MarketValue。当结果为负时表示折价交易，为正时表示溢价交易[26]。 4. **因子名称**：股指期货年化贴水率因子[28] **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指数的升贴水程度，用于反映市场对未来预期、对冲成本及市场情绪[28] **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[28] 2. 获取该股指期货主力合约的结算价或收盘价（F）以及标的指数的收盘价（S）[28] 3. 计算基差（Basis）：Basis = F - S[28] 4. 获取该期货合约的剩余交易日数（T）[28] 5. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[28] 其中，指数价格为S，250为一年的大致交易日数。计算结果为正表示年化升水，为负表示年化贴水[28]。 模型的回测效果 1. 封板率模型，20260202当日封板率61%[16] 2. 封板率模型，较前日下降4%[16] 3. 连板率模型，20260202当日连板率20%[16] 4. 连板率模型，较前日提升10%[16] 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6.93%[26] 2. 大宗交易折价率因子，20260130当日折价率6.41%[26] 3. 股指期货年化贴水率因子（上证50），近一年以来中位数为0.63%[28] 4. 股指期货年化贴水率因子（上证50），20260202当日年化升水率为0.32%[28] 5. 股指期货年化贴水率因子（上证50），当日处于近一年来72%分位点[28] 6. 股指期货年化贴水率因子（沪深300），近一年以来中位数为3.79%[28] 7. 股指期货年化贴水率因子（沪深300），20260202当日年化贴水率为5.54%[28] 8. 股指期货年化贴水率因子（沪深300），当日处于近一年来33%分位点[28] 9. 股指期货年化贴水率因子（中证500），近一年以来中位数为11.15%[28] 10. 股指期货年化贴水率因子（中证500），20260202当日年化贴水率为14.87%[28] 11. 股指期货年化贴水率因子（中证500），当日处于近一年来30%分位点[28] 12. 股指期货年化贴水率因子（中证1000），近一年以来中位数为13.61%[28] 13. 股指期货年化贴水率因子（中证1000），20260202当日年化贴水率为11.60%[28] 14. 股指期货年化贴水率因子（中证1000），当日处于近一年来65%分位点[28]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：市场情绪监测模型**[13][14][16] * **模型构建思路：** 通过统计市场中涨停、跌停股票的数量及其后续表现，以及股票的封板与连板情况，来量化评估市场的短期投机情绪和赚钱效应[13][14][16]。 * **模型具体构建过程：** * **日内涨跌停家数统计：** 统计上市满3个月以上的股票在交易日盘中和收盘时的涨停、跌停股票数量[13]。 * **昨日涨跌停股今日表现统计：** 统计上市满3个月以上且昨日收盘涨停或跌停的股票在今日的收盘收益率[14]。 * **封板率计算：** 计算最高价涨停且收盘涨停的股票数占最高价涨停的股票总数的比例[16]。 * $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[16] * **连板率计算：** 计算连续两日收盘涨停的股票数占昨日收盘涨停的股票总数的比例[16]。 * $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[16] 2. **模型名称：市场资金流向监测模型**[19][22][26][28] * **模型构建思路：** 通过分析融资融券余额及交易占比、大宗交易折溢价、股指期货升贴水等数据，从不同维度监测市场资金面的松紧、大资金动向以及衍生品市场对未来走势的预期[19][22][26][28]。 * **模型具体构建过程：** * **两融余额与交易占比计算：** 计算融资融券余额占A股总流通市值的比重，以及融资买入额与融券卖出额之和占市场总成交额的比例[22]。 * **大宗交易折价率计算：** 统计大宗交易的总成交金额与按当日收盘价计算的成交股份总市值的比率，用以衡量折价幅度[26]。 * $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$[26] * **股指期货年化贴水率计算：** 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，以衡量对冲成本或市场预期[28]。 * $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \left( \frac{250}{合约剩余交易日数} \right)$$[28] * **机构与陆股通资金流向统计：** 从龙虎榜数据中提取“机构专用席位”和“陆股通”的净流入/流出金额，并排序得到净流入和净流出前十的股票名单[37][38]。 3. **模型名称：折溢价监测模型**[23][26][28] * **模型构建思路：** 通过跟踪ETF、大宗交易和股指期货的折溢价情况，从不同交易品种和市场的价格差异中捕捉市场情绪、资金偏好和套利机会的信号[23][26][28]。 * **模型具体构建过程：** * **ETF折溢价统计：** 筛选日成交额超过100万的境内股票型ETF，计算其场内交易价格与IOPV（基金份额参考净值）或场外净值之间的差异，并列出溢价和折价幅度最大的前十名ETF[23]。 * **大宗交易折价率计算：** 同模型2中的相关部分[26]。 * **股指期货年化贴水率计算：** 同模型2中的相关部分[28]。 模型的回测效果 1. **市场情绪监测模型**，2026年02月02日收盘涨停股票数44只[13]，收盘跌停股票数130只[13]，昨日涨停股票今日收盘收益率0.40%[14]，昨日跌停股票今日收盘收益率-7.34%[14]，封板率61%[16]，连板率20%[16] 2. **市场资金流向监测模型**，截至2026年01月30日两融余额27153亿元[19]，融资余额26987亿元[19]，融券余额166亿元[19]，两融余额占流通市值比重2.6%[22]，两融交易占市场成交额比重9.4%[22] 3. **折溢价监测模型**，2026年01月30日大宗交易折价率6.41%[26]，近半年平均折价率6.93%[26] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：ETF折溢价因子**[23] * **因子构建思路：** 利用ETF场内交易价格与基金净值之间的差异构建因子，溢价可能反映市场乐观情绪或套利资金流入，折价则可能反映悲观情绪或套利资金流出[23]。 * **因子具体构建过程：** 对于每只符合条件的ETF，计算其当日收盘价与IOPV（或估算净值）的差值或比率，得到溢价率或折价率[23]。 2. **因子名称：大宗交易折价率因子**[26] * **因子构建思路：** 通过大宗交易成交价相对于市价的折价幅度构建因子，较高的折价率可能意味着大股东或机构减持意愿较强，或市场承接力不足[26]。 * **因子具体构建过程：** 对于发生大宗交易的股票，根据其大宗交易总成交金额和按当日收盘价计算的成交股份总市值，计算折价率[26]。 * $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$[26] 3. **因子名称：股指期货年化贴水率因子**[28] * **因子构建思路：** 利用不同股指期货主力合约相对于其标的指数的年化贴水率构建因子，贴水率的高低反映了市场对未来的预期以及股指对冲的成本，常用于市场情绪和风格判断[28]。 * **因子具体构建过程：** 分别计算上证50、沪深300、中证500、中证1000股指期货主力合约的年化贴水率[28]。 * $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \left( \frac{250}{合约剩余交易日数} \right)$$[28] 4. **因子名称：机构调研热度因子**[31] * **因子构建思路：** 统计近期对上市公司进行调研的机构数量，构建反映机构关注度的因子，通常较高的调研热度可能预示着机构对该公司的兴趣增加[31]。 * **因子具体构建过程：** 统计近7天内（或近一周）对每家上市公司进行调研或参加分析师会议的机构家数[31]。 5. **因子名称：龙虎榜机构资金净流入因子**[37] * **因子构建思路：** 基于龙虎榜中“机构专用席位”的买卖数据，构建反映机构资金当日净流入强度的因子，通常用于捕捉机构资金的短期动向[37]。 * **因子具体构建过程：** 对于登上龙虎榜的股票，计算其“机构专用席位”买入总金额与卖出总金额的差值，得到净流入金额[37]。 6. **因子名称：龙虎榜陆股通资金净流入因子**[38] * **因子构建思路：** 基于龙虎榜中“陆股通”的买卖数据，构建反映北向资金当日净流入强度的因子，用于观察外资的短期交易行为[38]。 * **因子具体构建过程：** 对于登上龙虎榜的股票，计算其“陆股通”买入总金额与卖出总金额的差值，得到净流入金额[38]。 因子的回测效果 1. **ETF折溢价因子**，2026年01月30日溢价最多ETF：G60创新ETF申万菱信（溢价1.97%）[23]，折价最多ETF：现金流500ETF（折价2.21%）[23] 2. **大宗交易折价率因子**，2026年01月30日当日折价率6.41%[26]，近半年平均折价率6.93%[26] 3. **股指期货年化贴水率因子**，近一年中位数：上证50为0.63%[28]，沪深300为3.79%[28]，中证500为11.15%[28]，中证1000为13.61%[28]；2026年02月02日值：上证50年化升水率0.32%[28]，沪深300年化贴水率5.54%[28]，中证500年化贴水率14.87%[28]，中证1000年化贴水率11.60%[28] 4. **机构调研热度因子**，近一周调研机构较多公司示例：英唐智控（196家）[31]，精智达[31]，九号公司-WD[31] 5. **龙虎榜机构资金净流入因子**，2026年02月02日机构净流入前十股票示例：通源石油、通光线缆、卫星化学等[37]；机构净流出前十股票示例：盛屯矿业、开普云、锡业股份等[37] 6. **龙虎榜陆股通资金净流入因子**，2026年02月02日陆股通净流入前十股票示例：锡业股份、盛屯矿业、卫星化学等[38]；陆股通净流出前十股票示例：湖南黄金、深科技、天龙集团等[38]

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** * **因子构建思路：** 用于衡量股票涨停的“质量”或强度，反映市场追涨情绪和封板资金的决心[16]。 * **因子具体构建过程：** 首先筛选上市满3个月以上的股票。计算当日最高价达到涨停价的股票数量，以及在这些股票中收盘价仍为涨停价的股票数量。封板率即为后者除以前者所得的比值[16]。 * **公式：** $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ [16] 2. **因子名称：连板率** * **因子构建思路：** 用于衡量市场涨停效应的持续性，反映强势股的接力情绪和赚钱效应的扩散[16]。 * **因子具体构建过程：** 首先筛选上市满3个月以上的股票。计算前一日收盘涨停的股票数量，以及在这些股票中当日收盘再次涨停的股票数量。连板率即为后者除以前者所得的比值[16]。 * **公式：** $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ [16] 3. **因子名称：大宗交易折价率** * **因子构建思路：** 通过大宗交易成交价与市价的差异，反映大资金的投资偏好、流动性折价以及市场情绪[25]。 * **因子具体构建过程：** 统计当日所有大宗交易数据，汇总总成交金额，并计算所交易股份按当日收盘价计算的总市值。折价率由总成交金额除以总市值后减1得到[25]。 * **公式：** $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ [25] 4. **因子名称：股指期货年化贴水率** * **因子构建思路：** 衡量股指期货价格相对于现货指数的溢价或折价程度，并年化以方便不同期限合约间的比较，反映市场对未来预期、对冲成本及情绪[27]。 * **因子具体构建过程：** 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，再乘以年化因子（250天除以合约剩余交易日数），得到年化贴水率。结果为正值表示升水，负值表示贴水[27]。 * **公式：** $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ [27] 因子的回测效果 > **注：** 本报告为每日市场数据跟踪报告，未提供基于历史数据的因子回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等）。报告仅展示了相关因子在特定日期的计算取值或历史统计值[16][25][27]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：封板率计算模型[16] **模型构建思路**：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，来衡量市场涨停板的封板质量[16] **模型具体构建过程**：首先，筛选出上市满3个月以上的股票。然后，找出在当日盘中最高价达到涨停价的股票。最后，计算这些股票中收盘价仍为涨停的股票所占的比例。具体公式为： $$封板率=最高价涨停且收盘涨停的股票数/最高价涨停的股票数$$[16] 2. **模型名称**：连板率计算模型[16] **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[16] **模型具体构建过程**：首先，筛选出上市满3个月以上的股票。然后，找出在前一日收盘涨停的股票。最后，计算这些股票中在当日收盘也涨停的股票所占的比例。具体公式为： $$连板率=连续两日收盘涨停的股票数/昨日收盘涨停的股票数$$[16] 3. **模型名称**：大宗交易折价率计算模型[25] **模型构建思路**：通过比较大宗交易成交金额与按市价计算的成交份额总市值，计算折价率，以反映大资金交易的折让程度和市场情绪[25] **模型具体构建过程**：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。具体公式为： $$折价率=大宗交易总成交金额/当日成交份额的总市值-1$$[25] 4. **模型名称**：股指期货年化贴水率计算模型[27] **模型构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格与现货指数价格的基差，并进行年化处理，来衡量股指期货的升贴水程度，反映市场预期和对冲成本[27] **模型具体构建过程**：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，得到未年化的贴水率。最后，乘以年化因子（250除以合约剩余交易日数），得到年化贴水率。具体公式为： $$年化贴水率=基差/指数价格*(250/合约剩余交易日数)$$[27] **模型评价**：年化贴水率的大小会影响股指对冲的成本，其变化一定程度上能反映市场对于未来的预期[27] 模型的回测效果 1. 封板率计算模型，2026年1月26日封板率取值61%[16] 2. 封板率计算模型，较前日封板率变化-22%[16] 3. 连板率计算模型，2026年1月26日连板率取值16%[16] 4. 连板率计算模型，较前日连板率变化-7%[16] 5. 大宗交易折价率计算模型，近半年以来平均折价率取值6.86%[25] 6. 大宗交易折价率计算模型，2026年1月23日折价率取值9.23%[25] 7. 股指期货年化贴水率计算模型，近一年上证50股指期货年化贴水率中位数取值0.68%[27] 8. 股指期货年化贴水率计算模型，近一年沪深300股指期货年化贴水率中位数取值3.79%[27] 9. 股指期货年化贴水率计算模型，近一年中证500股指期货年化贴水率中位数取值11.11%[27] 10. 股指期货年化贴水率计算模型，近一年中证1000股指期货年化贴水率中位数取值13.61%[27] 11. 股指期货年化贴水率计算模型，2026年1月26日上证50股指期货年化升水率取值2.14%[27] 12. 股指期货年化贴水率计算模型，2026年1月26日沪深300股指期货年化升水率取值2.00%[27] 13. 股指期货年化贴水率计算模型，2026年1月26日中证500股指期货年化贴水率取值3.27%[27] 14. 股指期货年化贴水率计算模型，2026年1月26日中证1000股指期货年化贴水率取值6.90%[27] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：昨日涨停股今日收益因子[13] **因子构建思路**：统计前一日收盘涨停的股票在次日的平均收益表现，用于观察涨停股的短期动量或反转效应[13] **因子具体构建过程**：首先，筛选出上市满3个月以上且在前一日收盘涨停的股票。然后，计算这些股票在当日的收盘收益，并求其平均值。该因子即为这个平均收益值[13] 2. **因子名称**：昨日跌停股今日收益因子[13] **因子构建思路**：统计前一日收盘跌停的股票在次日的平均收益表现，用于观察跌停股的短期动量或反转效应[13] **因子具体构建过程**：首先，筛选出上市满3个月以上且在前一日收盘跌停的股票。然后，计算这些股票在当日的收盘收益，并求其平均值。该因子即为这个平均收益值[13] 3. **因子名称**：两融余额占比因子[21] **因子构建思路**：计算融资融券余额占A股市场总流通市值的比重，用于衡量杠杆资金在市场中的整体规模和参与度[21] **因子具体构建过程**：首先，获取当前市场的融资余额与融券余额，相加得到两融余额。然后，获取A股市场的总流通市值。最后，计算两融余额占总流通市值的百分比[21] 4. **因子名称**：两融交易占比因子[21] **因子构建思路**：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，用于衡量杠杆资金交易的活跃程度[21] **因子具体构建过程**：首先，获取当日的融资买入总额与融券卖出总额，相加得到两融交易总额。然后，获取当日市场的总成交额。最后，计算两融交易总额占总成交额的百分比[21] 因子的回测效果 1. 昨日涨停股今日收益因子，2026年1月26日因子取值0.23%[13] 2. 昨日跌停股今日收益因子，2026年1月26日因子取值-5.26%[13] 3. 两融余额占比因子，2026年1月26日因子取值2.6%[21] 4. 两融交易占比因子，2026年1月26日因子取值9.5%[21]

量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称**：封板率[16] **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值，来衡量市场涨停板的封板强度和市场情绪[16] **具体构建过程**：筛选上市满3个月以上的股票，统计在特定交易日（T日）内，盘中最高价达到涨停价的股票集合。然后，在该集合中，进一步统计收盘价仍为涨停价的股票数量。最后，将后者除以前者，得到封板率。 **公式**： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[16] 2. **模型/因子名称**：连板率[16] **构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量与昨日收盘涨停股票总数的比值，来衡量市场涨停板的连续性和追涨情绪[16] **具体构建过程**：筛选上市满3个月以上的股票，统计在特定交易日（T-1日）收盘涨停的股票集合。然后，在该集合中，进一步统计在T日收盘也涨停的股票数量。最后，将后者除以前者，得到连板率。 **公式**： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[16] 3. **模型/因子名称**：大宗交易折价率[25] **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成交份额总市值的差异，来反映大资金交易的折溢价情况，可作为市场情绪或大资金偏好的观察指标[25] **具体构建过程**：收集特定交易日（T日）发生的所有大宗交易数据，包括每笔交易的成交金额和成交数量。计算所有大宗交易的成交总金额。同时，用每笔交易的成交数量乘以该股票T日的收盘价（或当日均价），得到该笔交易按市价计算的理论市值，并求和得到所有成交份额的理论总市值。最后，用成交总金额除以理论总市值后减1，得到整体折价率。 **公式**： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[25] 4. **模型/因子名称**：股指期货年化贴水率[27] **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，来衡量市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪[27] **具体构建过程**：对于特定的股指期货主力合约（如上证50、沪深300等），获取其在交易日（T日）的结算价或收盘价作为期货价格（F）。同时，获取其标的指数（如000016.SH， 000300.SH）在T日的收盘价作为现货价格（S）。计算基差（B = F - S）。确定该期货合约距离到期日的剩余交易日数（N）。最后，将基差年化，得到年化贴水率。 **公式**： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[27] **模型评价**：年化贴水率是影响股指对冲成本的关键因素，其变化能反映市场对于未来的预期[27] 模型的回测效果 （注：本篇报告为市场监测日报，主要描述市场状态和指标构建方法，未提供基于历史数据的模型回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率（IR）等。因此，此部分无相关内容。） 量化因子与构建方式 （注：本篇报告未涉及用于选股或资产定价的Alpha因子，如价值、成长、动量、质量等因子的构建与测试。报告中的“封板率”、“连板率”、“大宗交易折价率”、“年化贴水率”更接近于市场情绪或资金面指标，已归类于“量化模型与构建方式”部分。） 因子的回测效果 （注：本篇报告未提供任何因子的IC、IR、多空收益、分组测试等回测效果数据。）

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：无 **模型构建思路**：无 **模型具体构建过程**：无 **模型评价**：无 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：封板率因子 **因子构建思路**：通过计算最高价涨停且收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的封板强度和市场情绪[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. 在每个交易日，统计满足“最高价涨停”条件的股票数量[16] 3. 在步骤2的股票中，进一步统计“收盘涨停”的股票数量[16] 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**：连板率因子 **因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的持续性和赚钱效应[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. 在每个交易日，统计前一日（T-1日）收盘涨停的股票数量[16] 3. 在步骤2的股票中，统计当日（T日）同样收盘涨停的股票数量[16] 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**：大宗交易折价率因子 **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，来反映大资金的交易情绪和偏好[26] **因子具体构建过程**： 1. 获取当日所有大宗交易的成交总金额[26] 2. 获取当日大宗交易成交份额对应的总市值（按当日市价计算）[26] 3. 计算折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[26] 4. **因子名称**：股指期货年化贴水率因子 **因子构建思路**：通过计算股指期货主力合约相对于现货指数的年化基差，来反映市场对未来预期、对冲成本及情绪[28] **因子具体构建过程**： 1. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[28] 2. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[28] 其中，当股指期货价格高于现货指数价格时，年化贴水率为正，表示升水；反之为负，表示贴水[28] 模型的回测效果 1. **无相关模型回测结果** 因子的回测效果 1. **封板率因子**，2025年12月25日指标值：79%[16] 2. **连板率因子**，2025年12月25日指标值：32%[16] 3. **大宗交易折价率因子**，近半年平均指标值：6.58%[26]；2025年12月24日指标值：7.12%[26] 4. **股指期货年化贴水率因子** **上证50股指期货**，近一年中位数：0.85%[28]；2025年12月25日指标值：0.18%（升水）[28] **沪深300股指期货**，近一年中位数：3.79%[28]；2025年12月25日指标值：3.24%（贴水）[28] **中证500股指期货**，近一年中位数：11.22%[28]；2025年12月25日指标值：5.74%（贴水）[28] **中证1000股指期货**，近一年中位数：13.61%[28]；2025年12月25日指标值：9.98%（贴水）[28]

经过仔细阅读，您提供的这份文档标题为《金融工程日报》，其内容主要是对特定交易日（2025年11月19日）市场表现的描述性统计和数据汇总，而非构建量化模型或量化因子的研究报告[2][5]。 该报告涵盖了市场指数表现、行业与概念板块涨跌、市场情绪指标（如涨跌停家数、封板率、连板率）、资金流向（如两融余额）、以及各类折溢价指标（如ETF折溢价、大宗交易折价率、股指期货升贴水）等市场监测内容[2][3][6][7][9][12][14][17][20][21][24][26][28][30][33][34]。 **因此，本报告中并未涉及需要总结的量化模型或量化因子的构建思路、具体过程、评价及测试结果。**

市场表现 - 规模指数中上证50指数表现较好，上涨0.09%，而沪深300指数下跌0.33%，中证500指数下跌0.80%，中证1000指数下跌0.43%，中证2000指数下跌0.37% [1][4] - 板块指数中北证50指数表现最好，上涨0.87%，上证综指下跌0.07%，深证综指下跌0.43%，中小100指数下跌0.67%，创业板指下跌0.79%，科创50指数下跌0.06%，科创100指数下跌0.72% [1][4] - 风格指数中沪深300价值指数表现较好，上涨0.27%，而沪深300成长指数下跌0.58%，中证500价值指数下跌0.42%，中证500成长指数下跌1.09% [1][4] - 行业方面石油石化行业表现最佳，收益为1.55%，银行行业收益为0.94%，房地产行业收益为0.88%，家电行业收益为0.84%，传媒行业收益为0.56% [1][8] - 农林牧渔行业表现最差，收益为-1.53%，有色金属行业收益为-1.42%，电新行业收益为-1.13%，国防军工行业收益为-1.11%，煤炭行业收益为-1.02% [1][8] - 概念主题中可燃冰、一级地产商、页岩气、PVC地板、油气开采等表现较好，锂电电解液、黄金珠宝、六氟磷酸锂、黄金精选、锂电负极等表现较差 [1] 市场情绪 - 今日收盘时有74只股票涨停，有8只股票跌停，盘中最高有75只股票涨停，最高有9只股票跌停 [1][12] - 昨日涨停股票今日收盘收益为2.18%，昨日跌停股票今日收盘收益为-0.81% [1][14] - 今日封板率为71%，较前日下降7%，连板率为28%，较前日提升12% [1][16] 市场资金流向 - 截至20251021两融余额为24443亿元，其中融资余额24273亿元，融券余额170亿元 [1][18] - 两融余额占流通市值比重为2.5%，两融交易占市场成交额比重为11.5%，近一年来两融余额占流通市值的比重维持在2.4%左右，两融交易占市场成交额的比重维持在9.6%左右 [1][20] 折溢价 - 20251021当日ETF溢价较多的是石油天然气ETF，溢价0.97%，折价较多的是创新100ETF，折价0.69% [2][24] - 近半年以来大宗交易日均成交金额达到18亿元，20251021当日大宗交易成交金额为28亿元，近半年以来平均折价率6.15%，当日折价率为5.54% [2][26] - 近一年以来上证50股指期货主力合约年化贴水率中位数为0.15%，沪深300为3.05%，中证500为10.33%，中证1000为12.81% [2][29] - 20251022当日上证50股指期货主力合约年化贴水率为0.89%，处于近一年来41%分位点，沪深300合约年化贴水率为3.78%，处于38%分位点，中证500合约年化贴水率为9.76%，处于54%分位点，中证1000合约年化贴水率为12.13%，处于55%分位点 [2][29] 机构关注与龙虎榜 - 近一周内调研机构较多的股票是华测检测、视源股份、九洲药业、爱朋医疗、民士达、仕佳光子、航宇科技、华邦健康等，华测检测被118家机构调研 [3][31] - 20251022龙虎榜数据显示机构专用席位净流入前十的股票包括荣信文化、科博达、特一药业、华谊集团、三维通信、建发致新、海峡股份、通源石油、亚太药业、准油股份等 [3][34] - 机构专用席位净流出前十的股票包括蓝丰生化、合锻智能、海马汽车、三联锻造、湖南白银、茂化实华、建设机械、C马可波、昊创瑞通、远大控股等 [3][34] - 陆股通净流入前十的股票是三维通信、湖南白银、科博达、特一药业、光明地产等，陆股通净流出前十的股票是海峡股份、国新能源、华谊集团、神马电力、海马汽车、中铝国际、山东墨龙、珠免集团、科瑞技术等 [3][38]

根据您提供的研报内容，这是一份市场监测性质的日报，主要描述了特定交易日（2025年10月9日）的市场表现、情绪和资金流向等客观情况。经过全面审阅，该报告**未涉及**任何量化模型或量化因子的构建、测试与分析。报告内容集中于市场数据的统计与展示，而非模型或因子研究。 因此，本次总结无法提供关于量化模型或量化因子的名称、构建思路、构建过程、评价及测试结果。 报告的核心内容为对市场各类指标的日常跟踪，具体包括： **市场表现** - 描述了宽基指数、风格指数、行业指数及概念板块在当日（20251009）的涨跌情况[6][7][10] **市场情绪指标** - **涨停/跌停家数**：统计了当日盘中及收盘的涨停、跌停股票数量[13] - **昨日涨跌停股今日表现**：统计了昨日涨停和跌停股票在今日的平均收益率[13] - **封板率**：构建思路为衡量涨停板的稳固程度，具体计算方式为：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[16] - **连板率**：构建思路为衡量市场连续涨停的强度，具体计算方式为：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[16] **市场资金流向指标** - **两融余额及占比**：展示融资融券余额及其占流通市值和总成交额的比例[18][21] - **ETF折溢价**：展示了特定ETF的折价或溢价幅度[22] - **大宗交易折价率**：构建思路为反映大宗交易的成交价格相对于市价的折扣，具体计算方式为：折价率 = 大宗交易总成交金额 / 当日成交份额的总市值 - 1[25] - **股指期货年化贴水率**：构建思路为标准化衡量股指期货相对于现货指数的基差水平，具体计算方式为：年化贴水率 = 基差 / 指数价格 * (250 / 合约剩余交易日数)[27] **机构行为** - **机构调研**：统计了近一周内被机构调研较多的上市公司[29] - **龙虎榜数据**：列出了龙虎榜中机构席位和陆股通资金净流入、净流出前列的股票[35][36]

根据提供的金融工程日报内容，报告主要描述了市场表现、情绪、资金流向等市场状况的统计和监测指标，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试和评价。因此，以下部分将不适用。 量化模型与构建方式 （本报告中未涉及具体的量化模型） 模型的回测效果 （本报告中未涉及具体的量化模型及其回测效果） 量化因子与构建方式 （本报告中未涉及具体的量化因子） 因子的回测效果 （本报告中未涉及具体的量化因子及其回测效果） 报告内容主要为市场数据的日常统计与展示[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39]。