根据提供的金融工程日报内容，该报告主要聚焦市场表现与资金流向监测，未涉及量化模型或因子构建相关内容。以下是可提取的核心市场监测指标： 市场情绪指标 1 封板率构建方式：统计最高价涨停且收盘涨停股票数占最高价涨停股票总数的比例[16] 计算公式：$$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停股票数}{最高价涨停股票数}$$[16] 2 连板率构建方式：统计连续两日收盘涨停股票数占昨日收盘涨停股票数的比例[16] 计算公式：$$连板率=\frac{连续两日收盘涨停股票数}{昨日收盘涨停股票数}$$[16] 资金流向指标 1 大宗交易折价率：计算大宗交易总成交金额与当日成交份额总市值的偏离度[25] 计算公式：$$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额总市值}-1$$[25] 2 股指期货年化贴水率：计算基差相对指数价格的年化比率[27] 计算公式：$$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格}×\frac{250}{合约剩余交易日数}$$[27] 指标表现数据 1 封板率：当日78%（较前日+20%）[16] 2 连板率：当日29%（较前日+4%）[16] 3 大宗交易折价率：当日4.31%（半年均值5.77%）[25] 4 股指期货年化贴水率： - 上证50：+0.27%（61%分位）[27] - 沪深300：-3.23%（45%分位）[27] - 中证500：-10.89%（40%分位）[27] - 中证1000：-10.59%（56%分位）[27] 注：报告中未包含传统意义上的量化因子或模型构建内容，主要为市场监测类指标的计算与展示[1][2][3][4][5]

市场走势分析 - 沪指连续四天站上3500点后出现回调 7月15日盘中一度失守3500点 全天成交额达1 61万亿元 较上个交易日放量1533亿元 [1] - 7月10日沪指时隔三年多首次站上3500点 银行股集体走强 四大行股价刷新历史纪录 随后两个交易日继续上涨 11日盘中冲高至3555 22点 [3] - 近期上涨行情中光伏玻璃板块表现突出 月初至今累计涨幅达11 29% 位列热门概念板块首位 [3] 板块表现 - AI硬件股7月15日集体大涨 新易盛涨停并创历史新高 报157 08元 股 涨幅20% AI应用股鼎捷数智实现"20CM"涨停 [4] - 券商板块表现活跃 A股券商股和港股中资券商均迎来行情爆发 被市场视为"牛市旗手" [3] - 通信 电子 计算机等科技板块近期再度走高 大金融为代表的蓝筹板块表现突出 [1] 成交量变化 - 7月11日沪深两市成交额达1 71万亿元 创近4个月新高 10日以来四个交易日单日成交额分别为1 49万亿 1 71万亿 1 46万亿和1 61万亿元 [3] 中报业绩影响 - 近1500家A股公司已披露2025年中报 超600家业绩报喜 占比超四成 美容护理 有色金属 非银金融等行业向好率较高 [7] - 中报业绩利好兑现可能推动市场继续冲高 当前估值处于历史中位水平 多头或保持强势 [7] "反内卷"主题 - "反内卷"政策可能带来行业盈利V型反转 需关注供需两端系统性变化 上市公司盈利拐点或将很快出现 [8] - 参照供给侧改革经验 "反内卷"行情将经历三阶段 政策预期驱动 产能出清验证和盈利弹性释放 当前处于第一阶段 [9] 机构观点 - 多方机构认为市场风险不大 短期调整或提供布局机会 上证指数突破3500点后情绪有望延续上行 [4][5] - 股权风险溢价指标显示目前仍处机会水平 "上台阶"行情有望延续 流动性充裕和情绪升温是主要推动力 [5]

根据提供的金融工程日报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **封板率模型** - 模型构建思路：通过统计最高价涨停且收盘涨停的股票数与最高价涨停的股票数的比值，反映市场涨停股的稳定性[16] - 模型具体构建过程： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 计算周期为日内实时数据，覆盖上市满3个月的股票[16] - 模型评价：封板率下降可能反映市场情绪转弱或资金分歧加大[16] 2. **连板率模型** - 模型构建思路：衡量连续涨停股票的持续性，反映市场热点强度[16] - 模型具体构建过程： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 需排除新股上市初期波动干扰[16] 3. **股指期货贴水率模型** - 模型构建思路：通过年化贴水率反映市场对未来的预期差异[27] - 模型具体构建过程： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \left(\frac{250}{合约剩余交易日数}\right)$$ 基差=期货价格-现货价格，覆盖上证50/沪深300/中证500/中证1000主力合约[27] 量化因子与构建方式 1. **大宗交易折价因子** - 因子构建思路：反映机构大额交易的溢价/折价行为[25] - 因子具体构建过程： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ 统计近半年日均数据，剔除单笔金额低于500万元的交易[25] 2. **ETF折溢价因子** - 因子构建思路：捕捉场内交易价格与净值的偏离[23] - 因子具体构建过程：筛选日成交额超100万的股票型ETF，计算(收盘价-净值)/净值[23] 3. **龙虎榜机构净流入因子** - 因子构建思路：跟踪机构席位资金动向[34] - 因子具体构建过程：汇总龙虎榜披露的机构专用席位买卖差额，按净流入金额排序[34] 模型的回测效果 1. **封板率模型** - 当日值：66%（较前日下降5%）[16] - 近一月趋势：震荡下行[16] 2. **连板率模型** - 当日值：22%（较前日下降8%）[16] 3. **股指期货贴水率模型** - 上证50：年化贴水率2.47%（44%分位）[27] - 沪深300：年化贴水率4.98%（35%分位）[27] - 中证500：年化贴水率14.62%（27%分位）[27] - 中证1000：年化贴水率13.37%（44%分位）[27] 因子的回测效果 1. **大宗交易折价因子** - 当日折价率：5.58%[25] - 近半年均值：5.77%[25] 2. **ETF折溢价因子** - 最大溢价：国证2000ETF基金+5.22%[23] - 最大折价：创业板医药ETF国泰-0.84%[23] 3. **龙虎榜机构净流入因子** - 单日最大净流入：中际旭创（具体金额未披露）[34] - 单日最大净流出：东田微（具体金额未披露）[34]

根据提供的金融工程日报内容，该报告主要涉及市场表现、情绪指标和资金流向的统计分析，但未提及具体的量化模型或因子构建。以下是可提取的核心内容分类整理： --- 市场情绪指标 1. **封板率计算** 构建思路：反映涨停股的稳定性 构建过程：$$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停股票数}{最高价涨停股票数}$$ 当前值：76%（较前日下降9%）[18] 2. **连板率计算** 构建思路：衡量涨停股的持续性 构建过程：$$连板率=\frac{连续两日收盘涨停股票数}{昨日收盘涨停股票数}$$ 当前值：23%（较前日下降10%）[18] --- 资金流向指标 1. **两融余额占比** 构建思路：评估杠杆资金活跃度 当前值：占流通市值2.3%，占成交额9.0%[23] 2. **大宗交易折价率** 构建思路：反映大资金交易情绪 构建过程：$$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额总市值}-1$$ 当前值：7.02%（近半年平均5.80%）[27] 3. **股指期货年化贴水率** 构建思路：衡量期货市场预期 构建过程：$$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 当前值： - 上证50：3.33%（42%分位）[30] - 沪深300：4.70%（38%分位）[30] - 中证500：10.32%（44%分位）[30] - 中证1000：12.65%（49%分位）[30] --- 机构行为指标 1. **龙虎榜机构净流向** 数据范围：机构专用席位买卖前十名[38] 净流入案例：中油资本、塞力医疗等[38] 净流出案例：永安药业、柳钢股份等[38] 2. **陆股通净流向** 数据范围：外资买卖前十名[39] 净流入案例：中油资本、广合科技等[39] 净流出案例：信雅达、隆扬电子等[39] --- 注：报告未涉及传统量化因子（如价值/动量因子）或复杂模型（如多因子模型）的构建与测试[1][2][3][4][5]