国投白银LOF基金近期表现与事件 - 国投白银LOF基金因白银价格大幅波动已连续三个跌停，但当前场内溢价率仍高达64.6% [1] - 基金净值于2月2日单日暴跌31.5%至2.2494元，创下公募基金史上最大单日跌幅纪录 [3] - 基金公司公告解释，因国际白银价格出现显著波动，为公允反映资产价值，决定自2月2日起对持有的白银期货合约参考国际市场价进行估值调整 [3] 市场反应与投资者情绪 - 投资者抱怨因白银价格盘中一度涨幅超6成而追高场内基金，但随后遭遇连续跌停且抛压沉重 [3] - 基金估值调整公告引发投资者在蚂蚁财富、天天基金、小红书等平台大量投诉，直指基金公司“临时改规则” [3] - 尽管现货白银价格已大幅反弹逼近88美元/盎司，但国投白银LOF基金仍在持续下跌，主要原因是场内溢价过大 [3] 估值调整的原因与市场分析 - 基金公司解释，白银为国际定价品种，境外主流市场银价决定底层资产（上期所白银期货合约）的真实价值，在国际银价单日波动远超常规时，沿用国内期货结算价可能导致净值无法及时反映公允价值 [4] - 有分析认为，若不调整估值，会出现“早赎回少损失”的情况，即当日赎回仅损失17%（国内涨跌停板限制），但额外14.5%的损失将由剩余持有人承担，大额赎回可能导致基金净值严重失真 [4] - 东吴期货贵金属研究员指出，近期调整幅度较大可能源于前期获利盘止盈、白银市场规模较小波动率大，以及美联储沃什提名加剧市场恐慌预期 [4] 白银市场的供需与价格驱动因素 - 白银价格受工业原料需求影响较大，近年来新能源、光伏、人工智能等新质生产力领域爆发对白银需求非常强烈 [5] - 白银供应不稳定，因其多为开采铜、铅、锌等金属时的伴生矿，产量随其他金属开采量变化 [6] - 2011年后白银价格长期处于低位，积累了高库存，近几年需求增加导致持续“去库存”，价格未明显上升，直至2025年情况发生根本变化 [6] - 2025年白银价格快速上升，一方面受黄金价格上涨拉动，另一方面因中国、英国、美国等国白银库存普遍紧张引发卖家惜售，价格于2025年10月突破历史高点 [6] 白银投资特性与后市观点 - 白银市场规模相对黄金较小，波动率远大于黄金 [4] - 投机性对白银价格影响很大，价格快速拉升和下跌很常见，更适合短期清仓快进快出，不太适合价值持有，这与黄金投资的稳健做法不同 [6] - 分析师认为短期调整不改长期上行趋势，但近期需等待市场止跌企稳后再择机做多，当下波动率仍旧较高，风险相对较大 [5] - 长期来看，需密切关注美国关键矿产政策调整可能对价格的冲击，以及光伏“去银化”技术迭代对长期需求的影响 [5]

公司业务布局 - 公司在光伏领域暂无布局 [1] 公司发展战略 - 未来公司会紧跟行业前沿，努力发掘发展契机，力求多方位发展 [1]

市场指数与整体表现 - 2月4日收盘，上证指数涨0.85%，深证成指涨0.21%，创业板指跌0.4%，科创50跌1.2% [2] - 两市超过3100只股票上涨，成交额约2.48万亿元 [2] 光伏设备板块 - 板块涨幅居前，晶科能源、中来股份涨停20%，晶盛机电、亚玛顿、海优新材大涨 [2] - 市场传闻马斯克团队近期秘密走访中国多家光伏企业，考察涉及设备、硅片、电池组件等环节，重点考察异质结、钙钛矿技术路线企业 [2] - 晶科能源工作人员证实与马斯克团队相关考察团有过接触，考察团了解公司技术储备与生产设备，并透露对国内主流光伏企业均有考察 [2] 煤炭板块 - 板块走强，陕西黑猫、潞安环能、大有能源涨10%，安泰集团、郑州煤电大涨 [2] - 印尼矿商因政府大幅减产计划已暂停现货煤炭出口 [3] - 近期迎峰度冬能源保供致煤炭需求增加，沿海电煤日耗高位运行、环渤海港口库存下降，动力煤市场挺价情绪升温，成交价格重心小幅上移 [3] 地产板块 - 板块表现活跃，新城控股、金融街、万科A、滨江集团大涨 [4] - 上海市启动首批收购二手住房用于保障性租赁住房项目试点，聚焦浦东新区、静安区、徐汇区的小户型二手房源 [4] - 机构认为该试点是积极举措，有助于缓解供给压力，二手房市场率先回暖显示“小阳春”行情提前显现，核心城市韧性凸显，可能推动房企去库存和业绩改善 [4] 机场航运概念 - 概念走强，中国东航、华夏航空涨停10%，南方航空、中国国航涨幅居前 [5] - 近日全国春运电视电话会议预计，2026年春运跨区域人员流动量将达95亿人次，同比增长约5.3%，或将再创历史新高 [6] 下跌板块与概念 - 黄金、商业航天等概念走弱，臻镭科技跌9.79%，四川黄金跌近9%，航天动力跌4.81% [7] - AI应用、AI算力等人气板块走弱，壹网壹创跌8.57%，新易盛跌近7%，寒武纪跌5.32% [8]

核心观点 - 报告为2026年2月4日的市场日报，核心观点是当日A股市场呈现结构性行情，主要指数涨跌互现，传统周期与能源板块领涨，而科技成长板块普遍回调 [1] 市场回顾：指数表现 - 截至收盘，沪指上涨0.85%，收于4102.20点；深证成指上涨0.21%，收于14156.27点；创业板指下跌0.40%，收于3311.51点；科创50指数下跌1.20%，收于1453.48点 [1] - 市场整体涨多跌少，全市场有3252只个股上涨，2126只个股下跌，94只个股收平 [1] - 沪深两市合计成交额为24810亿元，较前一交易日减少632亿元 [1] 市场回顾：行业板块表现 - 申万一级行业中，煤炭行业以7.58%的涨幅领涨，建筑材料、房地产、交通运输和食品饮料行业涨幅分别为3.48%、2.97%、2.82%和2.33% [1] - 下跌行业中，传媒行业跌幅为3.12%，通信行业跌幅为2.73%，计算机行业跌幅为1.70%，电子行业跌幅为1.55% [1][12] 市场回顾：概念板块表现 - 涨幅居前的概念板块包括：央企煤炭、煤炭开采精选、光伏玻璃、航空运输精选、BC电池、硅能源、电源设备精选、光伏屋顶、房地产精选、新能源、TOPcon电池、光伏、能源出海、HJT电池、钙钛矿电池 [2][13] - 回调的概念板块包括：拼多多合作商、小红书平台、Kimi [11][13]

市场传闻与公司动态 - 一则关于马斯克团队近期走访中国多家光伏企业的市场传闻在2月4日引发关注 [1] - 传闻当日午后开盘，光伏股出现拉升，其中晶科能源（688223）股价涨停 [1] - 针对市场传闻，晶科能源相关负责人以投资者身份回应表示“不方便透露” [1] 公司确认与接触细节 - 晶科能源此前在回应媒体时确认，公司近期确实与马斯克团队相关考察团有过接触 [1] - 考察团对晶科能源的技术储备、生产设备等进行了了解 [1] - 关于具体的合作意向及考察细节，晶科能源表示不便透露 [1]

国投白银LOF基金近期表现与事件 - 国投白银LOF基金因白银价格大幅波动已连续三个跌停，但截至报告时场内溢价率仍高达64.6% [1] - 基金净值于2月2日单日暴跌31.5%，从3.2838元跌至2.2494元，创下公募基金史上最大单日跌幅纪录 [3] - 净值暴跌原因为基金公司对持有的白银期货合约进行估值调整，以反映国际市场价格波动，此举引发投资者大量投诉 [3] 估值调整原因与市场分析 - 基金公司解释，因国际银价单日波动远超常规，继续沿用国内期货结算价（有17%涨跌停板限制）无法及时反映资产真实公允价值 [4] - 有分析指出，若不调整估值，可能出现“早赎回少损失”的情况，即当日赎回仅损失17%，剩余14.5%的损失将由其他持有人承担，大额赎回可能导致基金净值严重失真 [4] - 东吴期货研究员认为，近期调整是前期获利盘止盈、白银市场波动率大以及美联储沃什提名加剧市场恐慌预期共同作用的结果 [4] 白银市场基本面与价格驱动因素 - 白银价格在2025年10月已突破历史高点，驱动因素包括黄金价格上涨的拉动以及中国、英国、美国等国白银库存普遍紧张引发的惜售 [6] - 白银需求受到新能源、光伏、人工智能等新质生产力领域爆发的强烈推动，工业需求是价格上涨的重要原因 [5] - 白银供应不稳定，因其多为开采铜、铅、锌等金属时的伴生品，供应量受其他金属开采量影响 [5] 白银投资特性与后市展望 - 白银价格波动率远大于黄金，投机性影响大，常见快速拉升和下跌，更适合短期清仓快进快出，而非长期价值持有 [6] - 研究员建议短期投资需等待市场止跌企稳后再择机做多，因当前波动率仍较高，风险较大 [5] - 长期投资需密切关注美国关键矿产政策调整可能带来的价格冲击，以及光伏“去银化”技术迭代对长期需求的影响 [5]

核心事件 - 马斯克团队于近期对中国光伏产业链企业进行了调研，涉及公司包括TCL中环、晶科能源、晶盛机电及其他部分光伏设备商 [1] - 晶科能源工作人员公开回应，确认公司近期与马斯克团队相关考察团有过接触 [1] - 对于调研消息的真实性，相关公司并未向智通财经直接回应 [1] 涉及公司动态 - **TCL中环**：被提及为马斯克团队的调研对象之一 [1] - **晶科能源**：被提及为马斯克团队的调研对象之一，且公司工作人员确认近期有过接触 [1] - **晶盛机电**：被提及为马斯克团队的调研对象之一 [1] - **其他光伏设备商**：马斯克团队在更早前还对部分光伏设备商进行了调研 [1]

市场表现与价格动态 - 隔夜伦敦金属交易所（LME）伦锡价格大幅上涨，最新收盘报50295美元/吨，较前一交易日上涨4690美元，涨幅达10.28% [1] - 国内夜盘沪锡期货同步大幅攀升，主力合约沪锡2603收报398100元/吨，上涨24790元，涨幅为6.64% [1] - 2月4日现货市场货源偏紧，贸易商惜售情绪浓厚，下游逢低刚需补库带动交投回暖，预计锡价将维持高位震荡 [5] 宏观环境与市场情绪 - 国内央行加量续作8000亿元逆回购以维稳节前流动性，同时“十五五”开局之年中央一号文件发布，聚焦农业农村现代化 [1] - 国际层面，美国政治不确定性因政府停摆结束而短期缓和，叠加美元指数走弱，共同改善了风险资产的计价环境与市场情绪 [1] - 宏观暖风频吹，商品市场迎来情绪修复，工业金属市场反应显著，伦铜、伦锡等基本金属全线强势反弹 [1] 供应端风险与扰动 - 缅甸突发6.0级地震，其佤邦产区占全球锡供应15%~20%，且为中国核心进口来源（占比30%），地震引发市场对矿区生产运输中断的担忧 [2] - 刚果金Bisie矿山回收率降至73%，产能释放不足，加之当地政策收紧打击非法开采，进一步加剧全球锡供应结构性紧张 [2] - 供应端主产国扰动持续，包括缅甸佤邦复产滞后、印尼出口审批延迟、刚果金产能受限，叠加国内矿山安全督查与再生锡废料流通下滑 [3] 供需基本面格局 - 全球锡矿加工费处于历史低位，冶炼利润压缩至成本线，抑制了产量释放 [3] - 需求端呈现“传统弱、新兴强”的分化，消费电子、家电等领域疲软，但AI服务器、光伏、新能源汽车等新兴需求韧性显著 [3] - LME锡库存处于低位，2月3日伦锡库存量为7095吨，较前一交易日减少10吨，低库存与新增产能有限共同巩固了供需紧平衡格局 [1][3] 产业链各环节现状 - 上游矿山资源集中、议价权强，但复产受限于政策与自然因素 [4] - 中游冶炼端受原料紧张与低加工费挤压，再生锡产量下滑，企业利润承压 [4] - 下游焊料、化工等企业因高锡价与春节淡季开工率下滑，普遍采取低库存策略，补库需求推迟至节后 [4] 价格展望与核心驱动 - 预计伦锡价格核心区间在49500~50800美元/吨 [5] - 中长期锡价的核心支撑在于供需紧平衡格局与新兴领域的需求 [5] - 产业链整体结构性矛盾突出，但新兴领域长期需求预期未变，支撑价格底部 [4]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：封板率模型[17] **模型构建思路**：通过计算当日盘中最高价涨停且收盘仍保持涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的封板强度，反映市场追涨情绪和短线资金的封板意愿[17] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17] 2. 在交易日T，找出所有盘中最高价达到涨停的股票[17] 3. 在这些股票中，进一步筛选出收盘价仍为涨停的股票[17] 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[17] 2. **模型名称**：连板率模型[17] **模型构建思路**：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，来衡量市场涨停效应的持续性，反映市场强势股的接力情绪[17] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17] 2. 在交易日T-1，找出所有收盘涨停的股票[17] 3. 在交易日T，从步骤2的股票中，筛选出当日收盘仍为涨停的股票[17] 4. 计算连板率，公式为： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[17] 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价相对于市价的折价幅度，来反映大资金通过大宗交易渠道减持或调仓时的成本与意愿，折价率高低可视为大资金情绪或特定股票流动性的一个指标[26] **因子具体构建过程**： 1. 获取交易日T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. 计算当日该股票通过大宗交易成交份额的总市值，通常使用当日收盘价或成交均价作为市价基准[26] 3. 计算大宗交易总成交金额[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] 该值为负表示折价成交，绝对值越大表示折价幅度越大[26] 4. **因子名称**：股指期货年化贴水率因子[28] **因子构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格相对于现货指数价格的年化基差，来衡量市场对未来指数的预期、对冲成本以及市场情绪。贴水率越高，通常意味着市场情绪偏谨慎或对冲成本较低[28] **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[28] 2. 在交易日T，获取标的指数的收盘价（现货价格）和股指期货主力合约的结算价（期货价格）[28] 3. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货价格[28] 4. 获取该主力合约的剩余交易日数[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] 当该值为负时，表示股指期货处于贴水状态[28] 模型的回测效果 1. 封板率模型，20260203当日封板率取值78%[17] 2. 封板率模型，20260203较前日变化为提升17%[17] 3. 连板率模型，20260203当日连板率取值36%[17] 4. 连板率模型，20260203较前日变化为提升16%[17] 量化因子与构建方式 1. **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价相对于市价的折价幅度，来反映大资金通过大宗交易渠道减持或调仓时的成本与意愿，折价率高低可视为大资金情绪或特定股票流动性的一个指标[26] **因子具体构建过程**： 1. 获取交易日T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. 计算当日该股票通过大宗交易成交份额的总市值，通常使用当日收盘价或成交均价作为市价基准[26] 3. 计算大宗交易总成交金额[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] 该值为负表示折价成交，绝对值越大表示折价幅度越大[26] 2. **因子名称**：股指期货年化贴水率因子[28] **因子构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格相对于现货指数价格的年化基差，来衡量市场对未来指数的预期、对冲成本以及市场情绪。贴水率越高，通常意味着市场情绪偏谨慎或对冲成本较低[28] **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[28] 2. 在交易日T，获取标的指数的收盘价（现货价格）和股指期货主力合约的结算价（期货价格）[28] 3. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货价格[28] 4. 获取该主力合约的剩余交易日数[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] 当该值为负时，表示股指期货处于贴水状态[28] 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6.93%[26] 2. 大宗交易折价率因子，20260202当日折价率取值5.69%[26] 3. 上证50股指期货年化贴水率因子，近一年中位数取值0.63%[28] 4. 上证50股指期货年化贴水率因子，20260203当日值取值0.48%[28] 5. 上证50股指期货年化贴水率因子，20260203当日值近一年分位点取值52%[28] 6. 沪深300股指期货年化贴水率因子，近一年中位数取值3.79%[28] 7. 沪深300股指期货年化贴水率因子，20260203当日值取值1.41%[28] 8. 沪深300股指期货年化贴水率因子，20260203当日值近一年分位点取值78%[28] 9. 中证500股指期货年化贴水率因子，近一年中位数取值11.15%[28] 10. 中证500股指期货年化贴水率因子，20260203当日值取值0.53%[28] 11. 中证500股指期货年化贴水率因子，20260203当日值近一年分位点取值94%[28] 12. 中证1000股指期货年化贴水率因子，近一年中位数取值13.61%[28] 13. 中证1000股指期货年化贴水率因子，20260203当日值取值2.94%[28] 14. 中证1000股指期货年化贴水率因子，20260203当日值近一年分位点取值95%[28]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：封板率与连板率计算模型 **模型构建思路**：通过统计上市满3个月以上的股票在特定日期的涨停封板情况和连续涨停情况，来量化衡量市场的短期投机情绪和赚钱效应[17]。 **模型具体构建过程**： * **封板率**：统计在当日交易中，股价最高价曾达到涨停价，并且收盘价也维持在涨停价的股票数量。封板率即为该数量与当日所有最高价达到涨停价的股票总数之比[17]。 $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ * **连板率**：统计在当日收盘涨停的股票中，有多少只股票在前一日（昨日）收盘也是涨停的。连板率即为该数量与昨日所有收盘涨停的股票总数之比[17]。 $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ **模型评价**：这两个指标是衡量A股市场短线情绪和题材炒作持续性的常用观测指标，封板率高表明涨停板质量高、抛压小，连板率高表明市场接力意愿强、赚钱效应好[17]。 2. **模型名称**：大宗交易折价率计算模型 **模型构建思路**：通过计算大宗交易成交总额与按当日市价计算的对应份额总市值之间的差异，来反映大资金交易的折溢价水平，从而观察机构或大股东的买卖意愿和市场情绪[26]。 **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，根据这些交易的成交份额和交易发生当日该证券的收盘价（或市价），计算这些份额对应的总市值。折价率即为成交总金额与总市值的比值减去1[26]。 $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ **模型评价**：大宗交易通常存在折价，折价率的高低可以反映大额股份转让的流动性折让程度，以及大资金对后市的看法。较高的折价可能意味着卖方出让意愿强烈或买方议价能力强[26]。 3. **模型名称**：股指期货年化贴水率计算模型 **构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格与对应现货指数价格之间的基差，并将其年化，来标准化衡量期货合约的升贴水程度，用于评估市场预期、对冲成本及套利机会[28]。 **具体构建过程**：首先计算基差（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，用该相对基差乘以（250天 / 合约剩余交易日数），将其年化处理，得到年化贴水率（若结果为负，则为贴水；为正则为升水）[28]。 $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ **模型评价**：年化贴水率是量化对冲基金关注的核心指标之一，贴水率的高低直接影响股指期货空头持仓的对冲成本。贴水率收窄或转为升水，可能反映市场情绪转向乐观或现货需求强劲[28]。 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 **因子构建思路**：通过计算前一交易日收盘涨停的股票在今日的平均收益率，来观察涨停股的次日溢价效应和短线资金接力情况[14]。 **因子具体构建过程**：筛选出上市满3个月以上，且在前一交易日（T-1日）收盘时股价涨停的股票。计算这些股票在今日（T日）的收盘收益率（(T日收盘价 / T日开盘价) - 1 或 (T日收盘价 / T-1日收盘价) - 1，报告中未明确，但通常为后者），并求其平均值[14]。 2. **因子名称**：昨日跌停股今日收益因子 **因子构建思路**：通过计算前一交易日收盘跌停的股票在今日的平均收益率，来观察极端抛压后的超跌反弹情况或继续下挫的动能[14]。 **因子具体构建过程**：筛选出上市满3个月以上，且在前一交易日（T-1日）收盘时股价跌停的股票。计算这些股票在今日（T日）的收盘收益率，并求其平均值[14]。 3. **因子名称**：两融交易活跃度因子 **因子构建思路**：通过计算融资融券交易额占市场总成交额的比例，来量化杠杆资金在市场中的参与程度和活跃度[22]。 **因子具体构建过程**：获取当日融资买入额与融券卖出额的总和，作为两融交易总额。获取当日全市场总成交额。计算两者比值[22]。 $$两融交易占比 = \frac{融资买入额 + 融券卖出额}{市场总成交额}$$ 4. **因子名称**：ETF折溢价因子 **因子构建思路**：通过计算ETF场内交易价格与其IOPV（基金份额参考净值）或场外净值之间的偏差，来捕捉短期市场情绪和套利机会[23]。 **因子具体构建过程**：对于日成交额超过100万元的境内股票型ETF，计算其当日收盘价与单位净值（或IOPV）的差值，再除以单位净值，得到折溢价率。溢价率为正，折价率为负[23]。 $$ETF折溢价率 = \frac{ETF收盘价 - 基金单位净值}{基金单位净值}$$ 5. **因子名称**：机构调研热度因子 **因子构建思路**：通过统计近期对上市公司进行调研的机构数量，来观察机构投资者对特定公司的关注度，通常被视为潜在的基本面信号[31]。 **因子具体构建过程**：统计近7个自然日内，对某家上市公司进行调研或参与其分析师会议的机构（如公募基金、券商、私募等）的总家数[31]。 6. **因子名称**：龙虎榜机构净流入因子 **因子构建思路**：通过汇总龙虎榜上“机构专用”席位对某只股票的净买入金额，来观察机构资金对当日异动个股的短期态度和动向[37]。 **因子具体构建过程**：对于当日登上龙虎榜的股票，汇总所有“机构专用”席位买入该股的总金额，减去所有“机构专用”席位卖出该股的总金额，得到机构净流入额[37]。 7. **因子名称**：龙虎榜陆股通净流入因子 **因子构建思路**：通过汇总龙虎榜上“陆股通”席位（北向资金）对某只股票的净买入金额，来观察外资对当日异动A股的短期交易行为[38]。 **因子具体构建过程**：对于当日登上龙虎榜的股票，汇总所有“陆股通”席位买入该股的总金额，减去所有“陆股通”席位卖出该股的总金额，得到陆股通净流入额[38]。 模型的回测效果 *注：本报告为市场日度监测报告，未提供模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、最大回撤、夏普比率、信息比率IR等）。* 因子的回测效果 *注：本报告为市场日度监测报告，未提供因子的历史IC、IR、多空收益等量化回测绩效指标。报告仅提供了特定日期的因子截面数据或事件统计结果，例如：* 1. **昨日涨停股今日收益因子**，2026年02月03日，因子取值（平均收益）为 **4.35%**[14]。 2. **昨日跌停股今日收益因子**，2026年02月03日，因子取值（平均收益）为 **-1.26%**[14]。 3. **封板率模型**，2026年02月03日，模型输出（封板率）为 **78%**[17]。 4. **连板率模型**，2026年02月03日，模型输出（连板率）为 **36%**[17]。 5. **两融交易活跃度因子**，截至2026年02月02日，因子取值（占比）为 **9.3%**[22]。 6. **大宗交易折价率模型**，2026年02月02日，模型输出（折价率）为 **5.69%**；近半年平均值为 **6.93%**[26]。 7. **股指期货年化贴水率模型**，2026年02月03日，模型输出如下： * 上证50股指期货年化贴水率：**0.48%**，近一年中位数 **0.63%**，历史分位点 **52%**[28]。 * 沪深300股指期货年化贴水率：**1.41%**，近一年中位数 **3.79%**，历史分位点 **78%**[28]。 * 中证500股指期货年化贴水率：**0.53%**，近一年中位数 **11.15%**，历史分位点 **94%**[28]。 * 中证1000股指期货年化贴水率：**2.94%**，近一年中位数 **13.61%**，历史分位点 **95%**[28]。