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**：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，来度量市场追涨情绪和涨停板的可靠性[17]。 * **因子具体构建过程**： 1. 选取上市满3个月以上的股票作为样本[17]。 2. 在指定交易日，识别出盘中最高价达到涨停价的股票集合。 3. 在上述集合中，进一步筛选出收盘价仍为涨停价的股票。 4. 计算封板率，公式为： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ [17] 2. **因子名称：连板率** * **因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票比例，来度量市场涨停效应的持续性和短线投机资金的活跃度[17]。 * **因子具体构建过程**： 1. 选取上市满3个月以上的股票作为样本[17]。 2. 在指定交易日，获取前一日（T-1日）收盘涨停的股票列表。 3. 在上述列表中，筛选出当日（T日）收盘也涨停的股票。 4. 计算连板率，公式为： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ [17] 3. **因子名称：大宗交易折价率** * **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，来反映大资金的投资偏好、流动性折价以及市场情绪[26]。 * **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[26]。 2. 计算该交易日大宗交易的总成交金额和总成交份额[26]。 3. 根据总成交份额和该股票当日的市价（通常为收盘价），计算这些份额对应的总市值。 4. 计算折价率，公式为： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ [26] * 公式说明：该值为负表示折价交易，绝对值越大表示折价越深。 4. **因子名称：股指期货年化贴水率** * **因子构建思路**：通过计算股指期货价格相对于现货指数价格的年化基差，来反映市场对未来走势的预期、对冲成本以及套利机会[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. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[28]。 3. 获取该期货合约的剩余交易日数。 4. 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] * 公式说明：该值为正表示期货升水，为负表示期货贴水。年化处理便于不同期限合约间的比较。 因子的回测效果 *本报告为市场监测日报，主要展示各指标在特定日期（2025年12月11日及附近）的截面数据或时间序列点位，未提供基于历史数据的因子分组回测绩效指标（如年化收益、夏普比率、IC值等）。因此，此处列出报告中提及的因子在观测日的具体数值。* 1. **封板率因子**，2025年12月11日取值：55%[17] 2. **连板率因子**，2025年12月11日取值：17%[17] 3. **大宗交易折价率因子**，2025年12月10日取值：9.03%[26]；近半年平均值：6.62%[26] 4. **股指期货年化贴水率因子** * **上证50股指期货**，2025年12月11日取值：10.12%[28]；近一年中位数：0.78%[28] * **沪深300股指期货**，2025年12月11日取值：11.52%[28]；近一年中位数：3.67%[28] * **中证500股指期货**，2025年12月11日取值：5.00%[28]；近一年中位数：11.22%[28] * **中证1000股指期货**，2025年12月11日取值：4.21%[28]；近一年中位数：13.67%[28]

技术突破核心 - 基于工程化钻石缺陷打造出新型钻石量子传感器 其磁场探测灵敏度较现有技术提升约40倍 [1] - 传感器可揭示凝聚态材料中此前不可见的隐秘磁波动 为研究石墨烯 超导体等量子材料打开新窗口 [1] - 技术关键在于在钻石表面植入两个相距仅约10纳米的氮空位中心 使它们在量子力学层面发生相互作用并形成量子纠缠 [1] 技术实现细节 - 方法基于实验室培育的超高纯度钻石 比天然钻石纯净得多 植入的缺陷极其微小 数十亿个原子组成的晶格中仅缺失一个原子 [1] - 氮空位中心的植入过程以超过每秒3万英尺的速度用氮分子轰击钻石 使分子解离成两个氮原子 并在可控能量下穿透至钻石表面下约20纳米处 [1] - 精确的深度与间距使氮原子电子自发产生量子纠缠 成为实现高灵敏度探测的关键 [1] 应用与影响 - 突破使研究人员首次在原子尺度至可见光波长之间的关键区间 直接观测此前难以获取的磁噪声与电子行为 [2] - 可观测电子在材料中传播与散射的过程 以及超导材料在特殊条件下出现的磁通涡旋演化 [2] - 新型量子传感器未来有望用于研究非常规超导 拓扑量子态等前沿课题 并为下一代量子材料设计提供实验依据 [2]

根据提供的金融工程日报内容，报告主要描述了市场表现、情绪指标和资金流向等观测性指标，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试和评价。报告内容属于市场数据统计和描述，而非量化模型或因子研究。 因此，本报告中没有需要总结的量化模型或量化因子相关内容。

根据提供的金融工程日报内容，经过全面分析，该报告主要描述了市场表现、情绪、资金流向等市场监测指标，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试与评价。报告内容属于市场数据统计与描述性分析范畴。 因此，本次总结中**没有**需要列出的量化模型或量化因子相关内容。

根据提供的金融工程日报内容，该报告主要描述了市场表现、情绪和资金流向等日常监控指标，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试与评价。报告内容属于市场数据统计和描述性分析范畴[2][3][4][6][7][9][12][15][17][20][21][24][26][28][30][33]。 因此，本次总结中无量化模型或量化因子的相关内容。

根据提供的金融工程日报内容，报告主要描述了市场表现、情绪和资金流向等市场数据监测指标，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试和评价。报告内容属于市场日常监测和描述性统计范畴[2][3][4][6][7][10][13][16][18][21][22][25][27][29][31][34][35]。 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、具体构建过程、评价及测试结果等内容。

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]。

技术突破核心 - 联合研究团队开发出名为SCIGEN的AI新技术 用于加速量子材料发现 [1] - SCIGEN是一种可集成到生成式AI模型中的代码系统 能确保模型在每一步生成过程中都遵守用户设定的几何规则 [1] - 该技术成功生成了超过一千万个具有阿基米德晶格特征的候选材料 [1][2] 技术应用与成果 - 团队将SCIGEN应用于流行材料生成模型 设定目标为生成具有阿基米德晶格结构的材料 [1] - 经过初步稳定性筛选 从一千万候选材料中保留约一百万种 [2] - 对其中26000种材料进行高精度模拟 结果显示41%的结构表现出磁性特征 [2] - 基于计算结果 成功合成了两种此前未被发现的化合物TiPdBi和TiPbSb 其实验性能与AI预测高度吻合 [2] 行业背景与意义 - 面对具有奇异量子特性的材料时 现有生成式AI模型往往力不从心 [1] - 探索如量子自旋液体等材料时进展缓慢 十年研究仅识别出十余种候选材料 [1] - 某些阿基米德晶格可模拟稀土元素的电子行为 却无需依赖稀缺资源 具备重要应用前景 [1] - 该方法为实验科学家提供了成百上千的新候选材料 显著加快了研究进程 [2]

文章核心观点 - 联合研究团队开发出名为SCIGEN的AI新技术，旨在加速具有奇异量子特性材料的发现进程 [1] - 该技术成功引导生成式AI模型产生了超过一千万个具有特定晶格特征的候选材料，并从中成功合成了两种新化合物，验证了方法的可行性 [1][2] - 此项突破解决了传统方法在探索量子材料时进展缓慢的瓶颈，十年研究仅识别出十余种候选材料的局面有望被改变 [1][3] 技术方法与突破 - SCIGEN是一种可集成到生成式AI模型中的代码系统，能确保模型在每一步生成过程中都严格遵守用户设定的几何规则 [1] - 团队将SCIGEN应用于一种流行材料生成模型，设定目标为生成具有阿基米德晶格结构的材料，该晶格能引发多种量子现象且可模拟稀土元素的电子行为 [1] - 在SCIGEN引导下，模型生成了超过一千万个具有阿基米德晶格特征的候选材料 [2] 研究成果与验证 - 经过初步稳定性筛选，从一千万个候选材料中保留了约一百万种材料 [2] - 团队对其中26000种材料进行高精度模拟，结果显示41%的结构表现出磁性特征，具备实验探索价值 [2] - 实验团队成功合成了两种此前未被发现的化合物TiPdBi和TiPbSb，其实际性能与AI预测高度吻合 [2] 行业影响与前景 - 该技术为实验科学家提供了成百上千的新材料候选者，显著加快了研究进程 [2] - 该方法打开了通往大量前沿量子材料的大门，为研究奇异量子现象提供了广阔天地 [3] - 技术突破有望改变依赖稀缺稀土资源的现状，因为某些阿基米德晶格可模拟稀土元素的电子行为 [1]