市场整体表现 - A股三大指数年内涨幅均超10%，沪指涨12.37%至3766.21点，深证成指涨14.52%至11926.74点，创业板指涨21.76%至2607.65点，北证50涨幅高达55.63% [1] - A股总市值突破101.31万亿元，较去年底85.68万亿元增长15.63万亿元，个人投资者持股市值净增5.16万亿元，人均净赚2.15万元 [1] 细分板块表现 - 23个热门概念板块涨幅超50%，覆铜板、玻璃纤维、光芯片、电路板概念涨幅翻倍，光通信涨91%，英伟达产业链涨86%，AI算力、peek材料、减肥药等涨超60% [2] - 稳定币指数涨幅87%，稀土板块涨96%，创新药板块受益政策与出海大单涨幅达58% [2] - 人形机器人和deepseek概念带动相关板块爆发 [2] 个股表现 - 年内A股翻倍股达362只，涨幅超50%个股1287只 [2] - 智元机器人收购概念股上纬新材涨幅1205.62%成为10倍股，*ST宇顺涨695.79%，舒神泰涨644.40% [2] - 长城军工、胜宏科技、北方长龙等涨幅超400%，菲林格尔、联合化学等超300% [2] 市场风格特征 - 涨幅前30%股票集中在重组概念、覆铜板、创新药、AI应用+算力、机器人、国防军工等科技成长赛道 [3] - 传统行业价值类股票表现落后，呈现"赚指数不赚钱"分化格局 [3]

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结构化信息： 市场情绪指标构建方式 1. **封板率因子** 构建思路：反映涨停股的封板稳定性[17] 具体构建： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 评价：高频交易中可捕捉短期资金情绪 2. **连板率因子** 构建思路：衡量涨停股的连续性[17] 具体构建： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 评价：对游资主导行情有较强解释力 资金流向指标构建方式 1. **大宗交易折价率因子** 构建思路：反映机构大宗交易的溢价水平[26] 具体构建： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 评价：大资金交易成本的重要参考 2. **股指期货年化贴水率因子** 构建思路：量化期现套利空间[28] 具体构建： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 评价：对冲成本与市场预期的综合指标 指标测试结果 1. **封板率因子** 当日值：58%（较前日下降16%）[17] 近一月趋势：震荡下行 2. **连板率因子** 当日值：19%（较前日下降26%）[17] 近一月趋势：快速回落 3. **大宗交易折价率因子** 当日值：8.42%（近半年均值5.86%）[26] 分位水平：处于异常高位 4. **股指期货贴水率因子** 当日值： - 上证50：年化升水0.04%（58%分位）[28] - 沪深300：年化贴水2.19%（54%分位）[28] - 中证500：年化贴水7.42%（59%分位）[28] - 中证1000：年化贴水6.52%（76%分位）[28] 注：报告未涉及多因子模型或复合因子构建，主要展示基础市场指标的计算逻辑与实时数据跟踪[17][26][28]

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： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 统计上市满3个月以上的股票，计算日内封板情况[16] - 模型评价：封板率下降可能反映市场追涨情绪减弱[16] 2. **连板率模型** - 模型构建思路：通过统计连续两日收盘涨停的股票数与昨日收盘涨停的股票数的比值，反映涨停股的持续性[16] - 模型具体构建过程： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 同样基于上市满3个月的股票样本[16] 3. **股指期货贴水率模型** - 模型构建思路：通过计算股指期货主力合约与现货指数的年化基差，反映市场对冲成本与预期[27] - 模型具体构建过程： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格}×\frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 涵盖上证50、沪深300、中证500和中证1000主力合约[27] - 模型评价：贴水率分位数可指示建仓成本优势[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：通过大宗交易成交价与市价的偏离度反映大资金交易情绪[25] - 因子具体构建过程： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 统计近半年日均折价率作为基准[25] 2. **ETF折溢价因子** - 因子构建思路：通过ETF场内交易价格与净值的偏离度捕捉套利机会[23] - 因子具体构建过程：筛选日成交额超100万的股票型ETF，计算溢价率排名[23] 模型的回测效果 1. **封板率模型** - 当日封板率66%，较前日下降7%[16] - 近一个月封板率趋势显示市场情绪波动[16] 2. **连板率模型** - 当日连板率29%，较前日下降6%[16] 3. **股指期货贴水率模型** - 中证500贴水率3.38%（近一年81%分位）[27] - 中证1000贴水率10.93%（近一年55%分位）[27] 因子的回测效果 1. **大宗交易折价因子** - 近半年平均折价率5.80%，当日折价率4.64%[25] 2. **ETF折溢价因子** - 当日最高溢价1.29%（A50增强ETF），最高折价0.74%（粮食ETF广发）[23] 注：报告中未涉及传统多因子模型（如价值/成长因子）的构建与测试，主要聚焦市场情绪类指标[16][23][25][27]

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]

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： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：封板率因子** - 构建思路：通过统计涨停股票的封板情况来反映市场情绪强度[15] - 具体构建过程： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 筛选上市满3个月以上的股票，计算当日同时满足盘中最高价涨停和收盘涨停的股票占比[15] - 因子评价：高频情绪指标，对短期市场热度敏感 2. **因子名称：连板率因子** - 构建思路：衡量涨停股票的持续性[15] - 具体构建过程： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 跟踪前一日涨停股票在当日继续涨停的比例[15] - 因子评价：反映市场投机资金的活跃程度 3. **因子名称：股指期货贴水率因子** - 构建思路：利用期货与现货价差捕捉市场预期[26] - 具体构建过程： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 分别计算上证50、沪深300、中证500、中证1000主力合约的年化贴水率[26] - 因子评价：机构对冲需求的晴雨表 4. **因子名称：大宗交易折价率因子** - 构建思路：通过大额交易折价反映机构交易意愿[24] - 具体构建过程： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 统计单日所有大宗交易成交价相对于市价的加权平均偏离[24] 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日取值：85%（近一个月新高）[15] - 环比变化：较前日提升29%[15] 2. **连板率因子** - 当日取值：33%[15] - 环比变化：较前日提升18%[15] 3. **股指期货贴水率因子** - 中证500贴水率：19.40%（近一年11%分位）[26] - 中证1000贴水率：15.77%（近一年35%分位）[26] 4. **大宗交易折价率因子** - 当日折价率：4.39%[24] - 半年均值：5.77%[24] 注：报告中未涉及量化模型的具体构建，主要聚焦市场监测类因子的计算[15][24][26]

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： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：封板率因子** - **构建思路**：通过统计涨停股票的封板情况来反映市场情绪[14] - **具体构建过程**： 计算方式为： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 其中分子为同时满足盘中最高价涨停和收盘涨停的股票数量，分母为盘中最高价涨停的股票总数[14] 2. **因子名称：连板率因子** - **构建思路**：衡量涨停股票的连续性，反映市场追涨情绪强度[14] - **具体构建过程**： 计算方式为： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 分子为连续两日收盘涨停的股票数，分母为前一交易日所有收盘涨停的股票数[14] 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偏离程度反映机构资金动向[23] - **具体构建过程**： 计算方式为： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ 其中总市值为大宗交易股份按当日收盘价计算的市值[23] 4. **因子名称：股指期货年化贴水率因子** - **构建思路**：利用期货与现货的基差水平反映市场预期[25] - **具体构建过程**： 计算方式为： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \left(\frac{250}{合约剩余交易日数}\right)$$ 基差=期货价格-现货指数价格，贴水率为负值时表示期货折价[25] 因子回测效果 1. **封板率因子** - 20250704当日取值56%，近一个月新低[14] - 较前日下降18%[14] 2. **连板率因子** - 20250704当日取值15%[14] - 较前日下降9%[14] 3. **大宗交易折价率因子** - 20250703当日折价率5.25%[23] - 近半年平均折价率5.75%[23] 4. **股指期货年化贴水率因子** - 上证50：20250704贴水率3.86%（近一年40%分位）[25] - 沪深300：20250704贴水率5.27%（近一年36%分位）[25] - 中证500：20250704贴水率15.75%（近一年23%分位）[25] - 中证1000：20250704贴水率14.40%（近一年41%分位）[25] 因子评价 - **封板率/连板率因子**：高频情绪指标，对短期市场过热或冷却有预警作用[14] - **大宗交易折价率因子**：反映机构大额交易的流动性溢价，折价扩大往往预示资金撤离[23] - **股指期货贴水率因子**：贴水率分位数可判断市场悲观预期的极端位置[25]

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：通过统计涨停股票在最高价和收盘时的表现，反映市场情绪和资金封板意愿[15] - 模型具体构建过程： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 统计上市满3个月以上的股票，计算当日最高价涨停且收盘仍涨停的股票占比[15] - 模型评价：高频指标，能有效捕捉短期资金情绪变化 2. **连板率模型** - 模型构建思路：衡量涨停股的持续性，反映市场接力资金强度[15] - 模型具体构建过程： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 筛选上市满3个月的股票，计算连续两日涨停的比例[15] 3. **股指期货贴水率模型** - 模型构建思路：通过期货与现货价差反映市场预期[26] - 模型具体构建过程： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 对上证50、沪深300、中证500、中证1000主力合约分别计算[26] - 模型评价：中长期市场情绪指标，但对合约剩余时间敏感 量化因子与构建方式 1. **大宗交易折价因子** - 因子构建思路：大宗交易折价幅度反映机构资金交易成本[24] - 因子具体构建过程： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 统计近半年日均折价率及当日值[24] 2. **ETF折溢价因子** - 因子构建思路：ETF场内价格与净值偏差反映套利资金活跃度[22] - 因子具体构建过程：筛选日成交额超100万的股票型ETF，计算(交易价格/净值-1)[22] 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捕捉主力意图[33] - 因子具体构建过程：统计龙虎榜披露的机构专用席位净买入金额前十个股[33] 模型的回测效果 1. 封板率模型： - 当日值65%（前值79%）[15] - 近一月分位数34%[15] 2. 连板率模型： - 当日值16%（前值25%）[15] - 近一月分位数28%[15] 3. 股指期货贴水率模型： - 中证500年化贴水率21.6%（近一年8%分位）[26] - 中证1000年化贴水率16.26%（近一年34%分位）[26] 因子的回测效果 1. 大宗交易折价因子： - 当日折价率9.33%（半年均值5.72%）[24] 2. ETF折溢价因子： - 最大溢价1.01%（电池龙头ETF）[22] - 最大折价0.72%（科创综指ETF）[22] 3. 龙虎榜机构净流入因子： - 单日最大净流入1.2亿元（悦康药业）[33] - 单日最大净流出0.8亿元（新恒汇）[33]