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]。

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** [19] * **因子构建思路**：通过计算当日最高价涨停且最终收盘也涨停的股票比例，来衡量市场追涨资金的封板意愿和强度，是反映市场短期情绪和资金博弈热度的高频指标。[19] * **因子具体构建过程**： 1. 选定股票池：上市满3个月以上的股票。[19] 2. 识别股票状态：在交易日T，识别出盘中最高价达到涨停价的股票集合A。[19] 3. 计算因子值：在集合A中，统计收盘价也涨停的股票数量。封板率即为该数量与集合A股票总数的比值。[19] * **公式**： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ [19] 2. **因子名称：连板率** [19] * **因子构建思路**：通过计算连续两个交易日收盘涨停的股票比例，来度量市场涨停效应的持续性，反映题材或个股的赚钱效应能否延续，是观察市场情绪强度和热点持续性的重要指标。[19] * **因子具体构建过程**： 1. 选定股票池：上市满3个月以上的股票。[19] 2. 识别基准股票：在交易日T-1，统计所有收盘涨停的股票集合B。[19] 3. 计算因子值：在集合B中，统计在交易日T收盘也涨停的股票数量。连板率即为该数量与集合B股票总数的比值。[19] * **公式**： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ [19] 3. **因子名称：大宗交易折价率** [29] * **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，来观察大额资金的交易成本和交易情绪。折价率的高低可以反映大资金对特定股票的流动性需求、减持压力或对后市的看法。[29] * **因子具体构建过程**： 1. 数据获取：获取当日所有大宗交易的成交数据和对应股票的市价数据。[29] 2. 计算总成交金额与总市值：汇总当日所有大宗交易的成交总金额，并计算这些交易涉及股份按当日市价计算的总市值。[29] 3. 计算因子值：折价率等于大宗交易总成交金额与按市价计算的总市值之比减1。[29] * **公式**： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ [29] 4. **因子名称：股指期货年化升贴水率** [31] * **因子构建思路**：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的年化基差，来反映市场对未来指数走势的预期、对冲成本以及市场情绪。升水通常代表乐观预期或对冲成本较低，贴水则相反。[31] * **因子具体构建过程**： 1. 数据获取：获取特定股指期货主力合约的结算价（F）和对应现货指数的收盘价（S），以及该期货合约的剩余交易日数（T）。[31] 2. 计算基差：基差 = 期货价格(F) - 现货价格(S)。[31] 3. 计算年化因子值：年化升贴水率等于基差除以现货价格，再乘以年化因子（250/合约剩余交易日数）。[31] * **公式**： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ [31] * **公式说明**：公式中“基差”定义为期货价格减去现货价格，因此计算结果为正表示年化升水，为负表示年化贴水。[31] 因子的回测效果 *本报告为市场监测日报，未提供因子的历史回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等）。报告主要展示了各因子在特定日期（2026年1月22日或23日）的截面取值或时间序列状态。* [19][29][31] 1. **封板率因子**，2026年1月23日取值：**82%**，较前日变化：**提升7%**。[19] 2. **连板率因子**，2026年1月23日取值：**23%**，较前日变化：**下降1%**。[19] 3. **大宗交易折价率因子**，2026年1月22日取值：**6.85%**，近半年平均值：**6.82%**。[29] 4. **股指期货年化升贴水率因子** * **上证50股指期货**，2026年1月23日取值：**1.36% (升水)**，近一年中位数：**0.68% (贴水)**，当日历史分位点：**89%**。[31] * **沪深300股指期货**，2026年1月23日取值：**1.05% (升水)**，近一年中位数：**3.79% (贴水)**，当日历史分位点：**93%**。[31] * **中证500股指期货**，2026年1月23日取值：**5.82% (升水)**，近一年中位数：**11.11% (贴水)**，当日历史分位点：**99%**。[31] * **中证1000股指期货**，2026年1月23日取值：**3.98% (升水)**，近一年中位数：**13.61% (贴水)**，当日历史分位点：**98%**。[31]

核心观点 - 2025年11月11日A股市场主要指数多数收跌，沪指下跌0.39%，收报4002.76点，深证成指下跌1.03%，创业板指下跌1.40% [1] - 市场成交额较上个交易日缩量，沪深两市合计成交19936亿元，减少1809亿元 [1] - 行业板块表现分化，商贸零售、房地产、钢铁等行业领涨，而通信、电子、计算机等行业领跌 [1] 市场回顾：指数表现 - 沪指收盘下跌0.39%，报4002.76点，深证成指收盘下跌1.03%，报13289.01点 [1] - 创业板指收盘下跌1.40%，报3134.32点，科创50指数收盘下跌1.42%，报1387.53点 [1] - 全市场个股涨跌参半，2784只个股上涨，2500只个股下跌，160只个股收平 [1] 市场回顾：行业板块表现 - 申万一级行业中，商贸零售板块涨幅居首，上涨1.43%，房地产板块上涨0.81%，钢铁板块上涨0.62% [1] - 基础化工和农林牧渔板块分别上涨0.61%和0.60% [1] - 通信板块领跌，跌幅为2.20%，电子板块下跌1.74%，计算机板块下跌1.41% [1] - 煤炭和国防军工板块分别下跌1.34%和1.18% [1] 市场回顾：概念板块表现 - 培育钻石、超硬材料、锂电电解液等概念板块涨幅居前 [2] - 锗镓锑墨、钙钛矿电池、HJT电池、BC电池等新能源相关概念板块表现活跃 [2] - 拼多多合作商、TOPcon电池、乳业、两岸融合等概念板块亦有上涨 [2]