美股市场表现 - 美股三大指数全线收涨，道琼斯工业平均指数首次突破50000点大关，收盘上涨1206.95点，涨幅2.47%，报50115.67点；纳斯达克综合指数上涨490.63点，涨幅2.18%，报23031.21点；标普500指数上涨133.90点，涨幅1.97%，报6932.30点 [1][3] - 大型科技股多数上涨，特斯拉涨幅超过3%，微软上涨近2%，奈飞上涨超1%，苹果上涨近1%；亚马逊下跌超5%，谷歌下跌超2%，Meta下跌逾1% [5] - 芯片股表现强劲，ARM和超微电脑涨幅超过11%，西部数据和AMD上涨逾8%，英伟达上涨近8%，博通上涨超7%，希捷科技和台积电上涨逾5% [5] - 热门中概股普遍上涨，纳斯达克中国金龙指数收涨3.71%，蔚来上涨超7%，理想汽车上涨超6%，百度上涨超5%，小鹏汽车上涨近5%，哔哩哔哩上涨超4%，阿里巴巴和拼多多上涨超3% [1][6] 行业板块动态 - 加密货币与光通信板块涨幅居前，Strategy上涨超26%，MARA Holdings上涨逾22%，比特数字上涨超19%，嘉楠科技、第九城市、Coinbase、Circle、亿邦国际均录得两位数涨幅；Lumen Technologies上涨近30%，Astera Labs上涨近19%，Credo Technology上涨超13% [5] - 医药股普遍上涨，诺和诺德上涨近10%，礼来上涨超3%，此前美国食品药品监督管理局宣布将采取措施限制用于非FDA批准的配制药物中的GLP-1活性药物成分 [5] - 量子计算、无人机、核电及稀土概念股表现活跃，Quantum Computing和D-Wave Quantum上涨超20%，昆腾和Rigetti Computing上涨逾18%；Draganfly上涨超15%，Ondas上涨逾14%；NuScale上涨超18%，Sam Altman持股的Oklo上涨逾14%；MP Materials和Energy Fuels上涨超8% [6] - 贵金属市场强势反弹，伦敦现货白银价格上涨近10%，伦敦现货黄金价格上涨近4%；COMEX黄金期货价格上涨超2%，COMEX白银期货价格上涨逾1% [1][12] - 贵金属板块股票随之上涨，全球最大白银ETF--iShares Silver Trust上涨超5%，科尔黛伦矿业上涨超12%，泛美白银和美国黄金上涨超5% [12] 公司及高管观点 - 英伟达股价大涨近8%，公司首席执行官黄仁勋强调，当前在人工智能领域的巨额资本支出是“合理且可持续”的 [1][8] - 黄仁勋认为，人类正处于“有史以来规模最大的基础设施建设”时期，人工智能将改变“计算一切”的方式，相关基础设施建设将持续七到八年，全球对人工智能的需求极高 [10] - 黄仁勋表示，只要人们愿意为人工智能付费，且人工智能公司能够实现盈利，它们就会持续地“加倍、再加倍、再加倍、再加倍”地进行投入 [1][10] 市场分析观点 - 星展银行高级投资策略师邓志坚分析，当前贵金属市场上短期获利了结者与长期配置者并存，专业投资者即使部分止盈通常也不会清仓，而金价回落至合理位置时中长期买家便会进场 [13] - 邓志坚指出，自去年四季度以来，全球央行增持以及专业投资者通过ETF等方式的对冲需求持续存在，这基于中长期避险逻辑，包括地缘政治风险、美债风险、对美股及美国政府财政可持续性的担忧，这些因素未变，因此金价下跌后仍会有买盘介入 [13]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 海外流动性方面沃什提名引发鹰派预期，美国货币政策预期分歧加剧，压制全球资本市场风险偏好，美股、贵金属波动加剧；国内临近春节流动性阶段性收紧，建议短期观望；中长期看，政策支持资本市场态度未变，仍是逢低做多思路为主 [11] 根据相关目录分别进行总结 月度评估及策略推荐 - 重要消息包括美国预计启动120亿美元矿产储备计划、2026年中央一号文件促进人工智能与农业发展结合等 [11] - 经济与企业盈利方面，12月规模以上工业增加值同比实际增长5.2%，社会消费品零售总额同比增长0.9%等 [11] - 利率与信用环境本周10Y国债利率及信用债利率均小幅回落，信用利差小幅扩大，流动性临近年末转紧 [11] - 基本面评估多空评分中经济/企业盈利为 -1，利率/信用环境为 -1，资金面为 +2等 [12] - 交易策略建议持有少量IM多单，IF多单持有 [13] 期现市场 - 各大指数如上证综指、深证成指等有不同程度涨跌，如上证综指点位4065.58，跌52.36，跌幅1.27% [16] - 股指期货各合约也有不同程度涨跌，如IF当月点位4639.8，跌78.6，跌幅1.67% [17] - 展示了大盘成交量和点位、股指期货总成交和持仓等图表 [19][21][23][25][27] - 展示了主力合约比值相关图表 [30] 经济与企业盈利 - 经济方面2025年第四季度GDP实际增速4.5%，1月官方制造业PMI为49.3 [35] - 2025年12月消费增速0.9%，美元计价出口同比增长6.6% [38] - 2025年12月投资增速 -3.8%，制造业投资增长0.6%，房地产投资 -17.2%等 [41] - 企业盈利方面2025年三季报营业收入增速同比1.24%，净利润增速同比3.89% [44] 利率与信用环境 - 利率相关展示了国债利率、3年期AA - 利率等图表 [48] - 流动性与投放量展示了宏观流动性DR007、政策利率逆回购7天期利率与逆回购投放量图表 [52] - 中美利率展示了中美10年债利率对比及利差图表 [54] - 利率与汇率展示了中美流动性与汇率走势图表 [57] - 信用环境方面2025年12月M1增速3.8%，M2增速8.2%，社融增量22075亿元 [60] 资金面 - 资金面流入本月偏股型基金份额新成立1104亿份左右，两市融资新增约1399亿元 [67][68] - 资金面流出本月重要股东减持维持在相对高位，IPO批文数量10个 [72] 估值 - 市盈率（TTM）上证50为11.64，沪深300为14.08，中证500为36.92，中证1000为49.18 [77] - 市净率（LF）上证50为1.28，沪深300为1.48，中证500为2.54，中证1000为2.63 [77]

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]。

核心观点 - 报告为一份市场日报，核心观点是2026年2月3日A股市场呈现普涨格局，主要指数全线上扬，个股涨多跌少，但成交额较前一交易日有所萎缩[1] - 行业层面，综合、国防军工、机械设备等周期及成长板块领涨，而银行是唯一下跌的行业[1] - 概念板块中，以电源设备、光伏电池技术、稀土、新能源等为代表的高景气赛道表现强势[2] 市场回顾 - **指数表现**：截至收盘，沪指涨1.29%，收报4067.74点；深证成指涨2.19%，收报14127.11点；创业板指涨1.86%，收报3324.89点；科创50涨1.39%，收报1471.07点[1][10] - **市场广度**：全市场4851只个股上涨，529只个股下跌，90只个股收平，呈现涨多跌少的局面[1] - **市场成交**：沪深两市今日成交额合计25442亿元，较上个交易日缩量405亿元[1] - **行业表现**：申万一级行业中，综合行业领涨，涨幅为5.63%，国防军工涨4.42%，机械设备涨3.98%，建筑材料涨3.52%，钢铁涨3.28%；仅银行行业下跌，跌幅为0.85%[1][15] - **概念板块表现**： - **涨幅居前**：电源设备精选、TOPcon电池、BC电池、稀土、光伏、钙钛矿电池、光模块(CPO)、硅能源、挖掘机、光通信、HJT电池、光伏玻璃、稀土永磁、航母、新能源等板块上涨[2][12][13] - **跌幅居前**：央企银行、银行精选、饲料精选等板块回调[12][13]

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，核心是对2026年1月29日A股市场的整体表现、主要指数、行业及概念板块涨跌情况进行回顾与总结 [1] 市场回顾 - **指数表现**：当日A股主要指数涨跌不一，沪指上涨0.16%，收于4157.98点，深证成指下跌0.3%，收于14300.08点，创业板指下跌0.57%，收于3304.51点，科创50指数下跌3.03%，收于1507.64点 [1] - **个股与成交**：市场呈现跌多涨少格局，全市场1801只个股上涨，3562只个股下跌，107只个股收平，沪深两市合计成交额32300亿元，较前一交易日放量2646亿元 [1] - **行业表现**：申万一级行业涨多跌少，食品饮料行业领涨，涨幅达6.57%，传媒、房地产、非银金融、石油石化行业涨幅居前，分别为3.53%、2.65%、2.28%、2.23%，电子行业领跌，跌幅为3.56%，国防军工、电力设备、机械设备等行业跌幅也超过1.5% [1] - **概念板块表现**：涨幅居前的概念板块包括白酒、饮料制造精选、房地产精选、小红书平台、油气开采、短剧游戏等，而中芯国际产业链、覆铜板、模拟芯片、第三代半导体等概念板块出现回调 [2]

市场整体表现与指数 - 2024年5月27日，A股三大指数低开后震荡上行，尾盘集体收涨，沪指涨0.16%，深证成指涨0.09%，创业板指涨0.71% [1] - 主要指数中，科创50指数表现突出，上涨31.97点，涨幅达1.72%；中证500指数上涨42.24点，涨幅0.50%；沪深300指数微跌1.27点，跌幅0.03% [2] - 市场成交额达到2.92万亿元，但个股表现分化，超过3400只个股下跌 [4] 行业与板块表现 - 贵金属板块大涨，四川黄金、招金黄金、湖南黄金等多只个股涨停 [4] - 科技板块表现活跃，CPO概念、商业航天、太空光伏、算力租赁等概念股走强或回升，多股涨停或冲高 [4] - 芯片产业链再度拉升，存储、封测方向领涨，华虹公司盘中股价创历史新高 [4] - 培育钻石、超硬材料概念领涨 [4] - 生物疫苗题材回调，永顺生物、联环药业领跌 [4] - 稀土、锂电池产业链大幅走弱 [4] - 大消费相关板块如食品、饮料、旅游等概念股跌幅居前 [4]

市场整体表现 - 2026年1月26日A股主要指数多数收跌，沪指微跌0.09%收于4132.61点，深证成指跌0.85%收于14316.64点，创业板指跌0.91%收于3319.15点，科创50指数跌1.35%收于1532.8点 [1] - 市场呈现普跌格局，全市场1602只个股上涨，3767只个股下跌，98只个股收平 [1] - 沪深两市合计成交额32482亿元，较上个交易日放量1630亿元 [1] 行业板块表现 - 申万一级行业涨少跌多，有色金属行业领涨，涨幅为4.57%，石油石化行业涨3.18%，煤炭行业涨2.07%，农林牧渔行业涨0.85%，非银金融行业涨0.79% [1] - 国防军工行业领跌，跌幅为4.47%，汽车行业跌2.31%，社会服务行业跌2.30%，电子行业跌2.24%，房地产行业跌2.23% [1] 概念板块表现 - 涨幅居前的概念板块包括黄金珠宝、疫苗、稀有金属精选、动物保健精选、血液制品、工业金属精选、镍矿、稀土、流感、钴矿、小金属、生物科技等权、锗镓锑墨、体外诊断、铜产业 [2] - 卫星互联网、商业航天、卫星导航、军工信息化等概念板块出现回调 [2]

收购事件概述 - 盛和资源以1.827亿人民币收购江阴加华新材料资源有限公司86%的股权 [1] - 收购前，江阴加华由加拿大NEO公司控股95%，收购后成为盛和资源的控股子公司 [3] - 此次收购使盛和资源掌控了全球仅有的两家镝精炼企业，巩固了其在全球镝市场99%以上份额的绝对垄断地位 [8] 被收购公司（江阴加华）的技术与市场地位 - 江阴加华是全球唯一能量产纯度达99.999%（5N）超纯镝的企业 [3] - 该公司已成为全球唯一供应用于AI芯片电容器的高纯度镝元素的来源 [3] - 其技术是经过七年实验将稀土元素镝提纯至极高纯度的成果 [3] 关键稀土元素（镝）的战略重要性 - 镝是重稀土元素，是真正“卡脖子”的关键材料之一 [5] - 镝被称为AI硬件的“保命符”或“肾上腺素”，用于制造能在高温下保持磁性的永磁电机 [3][5] - 在AI数据中心，掺入镝的永磁电机可在180℃甚至更高温度下工作，对几万张英伟达GPU的散热系统至关重要，没有它，高端显卡会因过热而损毁 [5] 行业背景与中国优势 - 中国拥有全球大部分稀土提炼能力 [4] - 2023年美国从中国进口稀土总货值为1.7亿美元（约合人民币10亿元），数量约为1040万公斤 [8] - 稀土是中国具有战略优势的领域，某些关键品种如高纯度镝在其他地方难以获得 [8] 收购的深层影响与关联 - 盛和资源此次收购完成了对加拿大NEO在华设立的两家公司（江阴加华和淄博加华）的全部收购 [8] - 盛和资源背后是中国地质科学院的矿产综合利用研究所 [8] - 此次收购巩固了中国在全球关键稀土材料供应链中的主导地位 [8]