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金融工程日报:市场放量下行,成交额突破3.1万亿-20250919
国信证券· 2025-09-19 14:20
量化模型与构建方式 1 **模型名称**:无 **模型构建思路**:无 **模型具体构建过程**:无 模型的回测效果 1 **无模型回测效果数据** 量化因子与构建方式 1 **因子名称**:封板率因子 **因子构建思路**:通过计算当日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例,反映市场涨停板的稳定性[18] **因子具体构建过程**: 1. 筛选上市满3个月以上的股票 2. 识别当日最高价涨停的股票集合 3. 识别当日收盘涨停的股票集合 4. 计算封板率: $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[18] 2 **因子名称**:连板率因子 **因子构建思路**:通过计算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例,反映市场连续涨停的强度[18] **因子具体构建过程**: 1. 筛选上市满3个月以上的股票 2. 识别昨日收盘涨停的股票集合 3. 识别当日收盘涨停的股票集合 4. 计算连板率: $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[18] 3 **因子名称**:大宗交易折价率因子 **因子构建思路**:通过大宗交易成交价与市价的差异,反映大资金的投资偏好和市场情绪[27] **因子具体构建过程**: 1. 获取当日大宗交易总成交金额 2. 计算当日成交份额的总市值 3. 计算折价率: $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$[27] 4 **因子名称**:股指期货年化贴水率因子 **因子构建思路**:通过计算股指期货主力合约与现货指数的基差年化值,反映市场对未来预期的情绪和对冲成本[29] **因子具体构建过程**: 1. 计算基差:股指期货价格减去现货指数价格 2. 获取合约剩余交易日数 3. 计算年化贴水率: $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[29] 因子的回测效果 1 **封板率因子**,当日取值49%[18] 2 **连板率因子**,当日取值30%[18] 3 **大宗交易折价率因子**,当日取值8.11%[27],近半年平均值6.06%[27] 4 **上证50年化贴水率因子**,当日取值17.39%[29],近一年中位数0.16%[29] 5 **沪深300年化贴水率因子**,当日取值60.63%[29],近一年中位数2.22%[29] 6 **中证500年化贴水率因子**,当日取值98.21%[29],近一年中位数9.75%[29] 7 **中证1000年化贴水率因子**,当日取值72.23%[29],近一年中位数12.19%[29]
金融工程日报:沪指单边下行,连板率创近一个月新低-20250628
国信证券· 2025-06-28 16:28
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] - 因子具体构建过程: $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 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[14] - 因子评价:直接反映短线资金封板意愿,数值下降预示情绪低迷[14] 2. **因子名称:连板率** - 因子构建思路:衡量涨停股的持续性强度[14] - 因子具体构建过程: $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 筛选上市满3个月的股票,计算连续涨停的比例[14] - 因子评价:连板率创新低时显示市场接力意愿薄弱[14] 3. **因子名称:大宗交易折价率** - 因子构建思路:通过大宗交易价格偏离度观测机构交易情绪[23] - 因子具体构建过程: $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ 统计近半年日均成交金额与折价率,当日数据需对比历史分位[23] 4. **因子名称:股指期货年化贴水率** - 因子构建思路:利用期现价差反映市场预期[25] - 因子具体构建过程: $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 分别计算上证50、沪深300、中证500、中证1000主力合约的贴水率及历史分位[25] --- 因子的回测效果 1. **封板率因子** - 当日取值:61%(较前日下降9%)[14] - 近一月波动区间:未披露具体范围但指出当前为低点[14] 2. **连板率因子** - 当日取值:14%(较前日下降16%)[14] - 近一月表现:创近一个月新低[14] 3. **大宗交易折价率因子** - 当日取值:7.00%(近半年均值5.61%)[23] - 近半年分位:未披露具体分位数但显示高于均值[23] 4. **股指期货年化贴水率因子** - 上证50:4.24%(近一年中位数1.53%,38%分位)[25] - 沪深300:4.80%(近一年中位数3.20%,38%分位)[25] - 中证500:10.44%(近一年中位数9.05%,42%分位)[25] - 中证1000:11.03%(近一年中位数12.09%,53%分位)[25] (注:报告中未涉及量化模型相关内容,故未列出模型部分)
金融工程日报:沪指震荡微升,有色领涨、新消费集体调整-20250606
国信证券· 2025-06-06 22:16
根据提供的金融工程日报内容,以下是量化模型与因子的结构化总结: --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称:封板率因子** - 构建思路:通过监测涨停股盘中封板稳定性反映市场情绪强度[15] - 具体构建: $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停股票数}{最高价涨停股票数}$$ 筛选上市满3个月的股票,统计日内最高价与收盘价均涨停的股票占比[15] - 因子评价:高频因子对短线情绪捕捉敏感 2. **因子名称:连板率因子** - 构建思路:衡量涨停股持续性强弱,反映市场追涨动能[15] - 具体构建: $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停股票数}{昨日收盘涨停股票数}$$ 需排除新股上市前3个月数据[15] - 因子评价:对题材炒作持续性有前瞻性 3. **因子名称:大宗交易折价率因子** - 构建思路:通过大宗交易价格偏离度观测机构资金动向[25] - 具体构建: $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额总市值}-1$$ 统计单日所有大宗交易成交额与市值的加权偏离度[25] - 因子评价:反映大资金对标的的折让要求 4. **因子名称:股指期货贴水率因子** - 构建思路:利用期现价差捕捉市场预期变化[27] - 具体构建: $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 计算主力合约基差并年化处理,覆盖上证50/沪深300/中证500/中证1000指数[27] --- 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日值:61%(较前日下降8%)[15] - 近一月波动区间:55%-70%[15] 2. **连板率因子** - 当日值:21%(较前日提升4%)[15] - 近一月波动区间:15%-25%[15] 3. **大宗交易折价率因子** - 当日值:7.46%(近半年均值5.54%)[25] - 分位点:处于近半年85%高位[25] 4. **股指期货贴水率因子** - 上证50:14.18%(近一年13%分位)[27] - 沪深300:11.99%(近一年13%分位)[27] - 中证500:15.91%(近一年19%分位)[27] - 中证1000:21.39%(近一年13%分位)[27] --- 注:报告中未涉及量化模型的具体构建,故仅总结可量化的市场行为因子。所有因子数据均来自20250606最新统计[15][25][27]