量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：市场情绪指标模型** [1][14][15][18] * **模型构建思路：** 通过统计市场中涨停、跌停股票的数量及其后续表现，以及股票的封板与连板情况，构建反映市场短期投机情绪和赚钱效应的指标。 * **模型具体构建过程：** * **日内涨跌停家数：** 统计上市满3个月以上的股票在盘中及收盘时的涨停和跌停数量[14]。 * **昨日涨跌停股今日表现：** 统计上市满3个月以上且昨日收盘涨停或跌停的股票在今日的收盘收益率[15]。 * **封板率：** 计算最高价涨停且收盘涨停的股票数占最高价涨停的股票数的比例[18]。 $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ * **连板率：** 计算连续两日收盘涨停的股票数占昨日收盘涨停的股票数的比例[18]。 $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 2. **模型名称：市场资金流向模型** [20][23][27] * **模型构建思路：** 通过分析融资融券余额、交易占比，以及大宗交易的折价情况，构建反映市场杠杆资金活跃度和大资金交易情绪的指标。 * **模型具体构建过程：** * **两融余额及占比：** 计算融资融券总余额，及其占市场总流通市值的比重；计算两融交易额（融资买入额+融券卖出额）占市场总成交额的比例[20][23]。 * **大宗交易折价率：** 统计大宗交易的总成交金额与当日成交份额总市值的差异，计算折价率[27]。 $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 3. **模型名称：市场折溢价模型** [25][29] * **模型构建思路：** 通过监测ETF场内交易价格与净值（IOPV）的差异，以及股指期货价格与现货指数的基差，构建反映市场定价效率、套利机会及投资者情绪的指标。 * **模型具体构建过程：** * **ETF折溢价：** 筛选日成交额超过100万的境内交易股票型ETF，计算其场内交易价格与IOPV的差异[25]。 * **股指期货年化升贴水率：** 计算股指期货主力合约价格与现货指数价格的基差，并进行年化处理，以衡量对冲成本或市场预期[29]。 $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 4. **模型名称：机构关注度模型** [32][35][38][39] * **模型构建思路：** 通过统计机构调研上市公司的频率，以及分析龙虎榜中机构席位、陆股通资金的买卖动向，构建反映机构投资者关注度和资金流向的指标。 * **模型具体构建过程：** * **机构调研热度：** 统计近7天内对上市公司进行调研或举行分析师会议的机构数量，并列出排名靠前的公司[32]。 * **龙虎榜机构/陆股通资金流：** 根据交易所公布的龙虎榜数据，汇总“机构专用”席位和“陆股通”席位在个股上的净买入或净卖出金额，并列出净流入和净流出排名前十的股票[38][39]。 模型的回测效果 *本报告为市场日度监测报告，主要展示各类模型在特定日期的观测值，未提供历史回测的绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。* 报告中的“测试结果”体现为各指标在报告日的具体数值或状态[7][8][11][14][15][18][20][23][25][27][29][32][38][39]。 1. **市场情绪指标模型 (2026-03-19)** * 收盘涨停家数：36只[14] * 收盘跌停家数：17只[14] * 昨日涨停股今日收益率：0.95%[15] * 昨日跌停股今日收益率：-1.81%[15] * 封板率：72%[18] * 连板率：17%[18] 2. **市场资金流向模型 (截至2026-03-18)** * 两融余额：26，546亿元[20] * 融资余额：26，365亿元[20] * 融券余额：180亿元[20] * 两融余额占流通市值比重：2.6%[23] * 两融交易占市场成交额比重：9.4%[23] * 大宗交易日均成交金额（近半年）：22亿元[27] * 大宗交易当日成交金额（2026-03-18）：12亿元[27] * 大宗交易平均折价率（近半年）：7.11%[27] * 大宗交易当日折价率（2026-03-18）：6.94%[27] 3. **市场折溢价模型 (2026-03-18/19)** * ETF最大溢价：沪港深消费龙头ETF招商，溢价2.58%[25] * ETF最大折价：G60创新ETF申万菱信，折价0.56%[25] * 上证50股指期货年化升水率：33.99%，处于近一年100%分位点[29] * 沪深300股指期货年化升水率：18.27%，处于近一年100%分位点[29] * 中证500股指期货年化升水率：29.55%，处于近一年100%分位点[29] * 中证1000股指期货年化升水率：46.04%，处于近一年100%分位点[29] 4. **机构关注度模型 (近一周/2026-03-19)** * 机构调研最多公司：蓝帆医疗，被148家机构调研[32] * 机构席位净流入前十股票：固德电材、九安医疗、纳百川等[38] * 机构席位净流出前十股票：桐昆股份、通源石油、铜牛信息等[38] * 陆股通净流入前十股票：金开新能、宏桥控股、九安医疗等[39] * 陆股通净流出前十股票：莲花控股、天壕能源、顺钠股份等[39]

量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称：封板率** [16] * **构建思路：** 用于衡量市场涨停股票的“封板”强度，即那些在盘中触及涨停的股票，最终能够维持涨停至收盘的比例 [16]。 * **具体构建过程：** 1. 筛选上市满3个月以上的股票 [13]。 2. 在指定交易日，统计所有股票中“最高价涨停”的股票数量 [16]。 3. 在步骤2的股票中，统计“收盘价也涨停”的股票数量 [16]。 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. **模型/因子名称：连板率** [16] * **构建思路：** 用于衡量市场涨停效应的持续性，即前一日涨停的股票，在下一交易日继续涨停的比例 [16]。 * **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（T日），统计“昨日（T-1日）收盘涨停”的股票数量 [16]。 3. 在步骤2的股票中，统计“今日（T日）收盘也涨停”的股票数量 [16]。 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. **模型/因子名称：大宗交易折价率** [25] * **构建思路：** 通过计算大宗交易成交价相对于市场价格的折价幅度，来反映大资金的交易情绪和偏好 [25]。 * **具体构建过程：** 1. 获取指定交易日所有大宗交易的“总成交金额” [25]。 2. 计算这些大宗交易“成交份额”按当日市场价格计算的总市值 [25]。 3. 计算折价率，公式为： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ [25] * **公式说明：** 该值为负表示折价交易，绝对值越大表示折价幅度越大 [25]。 4. **模型/因子名称：股指期货年化贴水率** [28] * **构建思路：** 将股指期货主力合约与现货指数之间的基差进行年化处理，以标准化衡量股指期货的升贴水程度，反映市场对未来走势的预期和对冲成本 [28]。 * **具体构建过程：** 1. 计算基差：股指期货价格 - 现货指数价格 [28]。 2. 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：** 结果为正表示期货升水，为负表示期货贴水；通过乘以(250/合约剩余交易日数)将日度基差率年化 [28]。 模型的回测效果 *本报告为市场监测日报，未提供量化模型或因子在历史样本外的长期回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率IR等）。报告主要展示了所构建指标在特定日期的截面或时间序列取值 [2][3][6][7][10][13][16][18][21][22][25][28][30][35][36]。* 量化因子与构建方式 *本报告未涉及用于选股或资产定价的Alpha因子（如价值、动量、质量等）的构建与测试。报告中的“封板率”、“连板率”等更偏向于市场情绪或资金面指标。* 因子的回测效果 *本报告未提供量化因子的IC值、IR、多空收益、分组收益等传统因子测试结果。*

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 报告认为，2026年A股市场“慢牛”行情有望延续并向上突破，主要基于对国内外宏观环境、政策支持、企业盈利、市场估值及流动性等多方面的积极判断[6]。外部环境总体有利，国内“十五五”开局之年经济增长将提质增量，上市公司业绩预期改善，市场估值合理且流动性充裕，共同构成市场向上的支撑[6]。投资方向上，建议重点关注科技与先进制造、受益于反内卷及供需变化的周期板块，以及提振内需相关的消费领域[6]。 外部环境存在不确定性，但总体有利 - **全球经济展现韧性**：主要经济组织对2026年全球GDP增速预期仅略低于2025年，其中世界银行预测2026年增速为2.40%，高于2025年的2.30%[10] - **美国有望继续降息**：美联储点阵图暗示2026年降息一次，但因预期美国劳动力市场较弱，市场预计降息可能超过一次[13]。中长期联邦基金利率仍有下调空间[17] - **美元走强基础较弱**：美国经济预期存在不确定性，需求疲软、就业增长放缓等因素抑制经济活动；中长期看，联邦基金利率下行及庞大的财政赤字和政府债务将影响美元走势[24] - **AI热潮具备基本面支撑**：与互联网泡沫时期相比，当前AI热潮具有真实紧迫的终端需求、坚实的投入者财务基础、相对理性的估值水平（主要AI公司动态市盈率约30倍）、直接提升全要素生产率的经济价值以及更健康的产业链结构[30][31] - **美股科技巨头基本面强劲**：当前主要科技巨头（如Alphabet、英伟达）盈利能力远强于互联网泡沫时期，例如Alphabet 2024年净利润首次突破1000亿美元，英伟达净利润达728.8亿美元，同比增长144.9%[33][34] - **日本加息影响有限**：2026年日本是否继续加息存在不确定性，但即使加息，预期对资本市场影响有限[41] 十五五开局之年，经济增长提质增量 - **政策提供有力支撑**：中央经济工作会议强调2026年要坚持稳中求进、提质增效，继续实施更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长[44] - **投资端有望止跌回稳**：政策将推动投资止跌回稳，包括适当增加中央预算内投资规模、优化地方政府专项债券用途管理、激发民间投资活力等[49] - **消费端持续改善**：政策将持续推动消费改善，11月CPI同比上涨0.7%，核心CPI同比上涨1.2%；1-11月服务零售额同比增长5.4%[52] - **生产端逐步改善**：11月工业生产者出厂价格（PPI）同比下降2.2%，自8月以来降幅总体收窄；1-10月规模以上工业企业利润增长1.9%，装备制造业和高技术制造业利润分别增长7.8%和8%[58] - **出口端保持韧性**：11月货物进出口总额同比增长4.1%，其中出口增长5.7%；机电产品成为拉动出口的核心力量[61] - **中美经贸关系总体稳定**：中美经过多轮磋商关系趋稳，但2026年美国中期选举年可能带来一些不确定性，不过两国元首互访和经济相互依赖可能发挥“压舱石”作用[64] - **“十五五”规划指明产业方向**：规划核心是构建以科技创新为引领、以先进制造业为骨干的现代化产业体系，为产业发展描绘清晰航向[67][70]。具体产业方向包括：优化提升传统产业、培育壮大新兴产业和未来产业（如新能源、新材料、航空航天、低空经济、量子科技等）、深入推进数字中国建设、加快建设新型能源体系等[68][71] 市场“慢牛”延续，有望向上突破 - **上市公司业绩预期改善**：2026年上证指数、沪深300、万得全A的归母净利润增速预期分别为10.71%、9.20%、17.00%，较2025年预期增速有所提高[83]。成长板块2026年归母净利润增速预期为54.66%，周期板块为22.33%[103] - **市场估值总体合理**：截至2025年12月8日，A股总市值突破107万亿元人民币，巴菲特指标（A股市值/GDP）升至约76.5%，处于70%-100%的合理区间[92] - **市场微观流动性预期充裕**：截至12月24日，融资余额为25247.23亿元，较年初增量明显；股票型ETF新成立发行份额为94.55亿元[93]。政策推动中长期资金持续入市[97] - **外部风险预期可控**：美国联邦基金利率有望处于下降中，全球流动性预期较为宽松；日本加息影响预期有限；美国中期选举对国内市场的扰动预期有限[97] - **历史数据支持向好表现**：历史数据显示，当“十五五”开局之年叠加上市公司业绩处于增长阶段，市场往往有较好表现[97] - **成长与周期板块预期占优**：成长板块景气度预期较高，11月高技术制造业PMI为50.1%，连续10个月位于景气区间；周期板块预计受益于政策催化和经济内生动能增强[103] - **大盘稳健，小盘更具弹性**：大小盘比较显示，大盘表现稳健，小盘则更具备弹性[103] 投资建议：成长、周期等方向占优 - **科技（TMT）与先进制造**：受益于政策和产业双驱动，符合产业升级趋势，全球竞争力显著提升。重点关注：电子（消费电子、半导体）、计算机（软件开发）、通信服务等TMT方向；电力设备（光伏设备、电池）、国防军工、自动化设备等先进制造方向[6][105][106] - **反内卷及供需变化**：政策深入整治“内卷式”竞争，PPI同比降幅收窄，相关行业有望受益。重点关注：有色金属（能源金属、工业金属）、特钢、化学纤维等[6][105][106] - **提振和扩大内需**：中央经济工作会议将坚持内需主导作为首要任务。重点关注：汽车、医疗器械、食品饮料、家用电器等[105][106] - **金融**：受益于加快建设金融强国及资本市场稳定。重点关注：证券、股份制银行等[105][106] - **主题关注**：十五五规划、人工智能+、商业航天、低空经济、人形机器人、自主可控、新能源、储能、智能驾驶等[6][105][106] 具体产业与赛道分析 - **AI算力基础**：全球CPO（光模块）市场预计到2030年相关市场价值达100亿美元；2025年中国AI服务器市场规模预计达630亿元；AI服务器电源市场预计从2025年的74亿美元增长至2027年的325亿美元；中国液冷服务器市场到2028年规模将超100亿元人民币[117] - **AI电力**：特高压、智能电网与配网设备等领域将受益于AI发展带来的电力需求增长[124] - **半导体**：2024年全球半导体市场规模为6766亿美元，同比增长21.02%，预计2029年将增长至10404亿美元[127] - **新能源**：中国锂电池市场规模2024年达17500亿元，预计2029年将超5万亿元；到2027年全国新型储能装机目标为1.8亿千瓦以上；光伏设备价格自2025年7月以来呈现改善[130] - **有色金属**：政策目标2025-2026年有色金属行业增加值年均增长5%左右；能源金属和工业金属受益于储能、新能源汽车等新兴需求及供给端约束[137] - **商业航天**：2025年中国商业航天产业规模预计达2.5-2.8万亿元人民币；全球航天经济总市场规模达6240-7000亿美元[141] - **人形机器人**：全球人形机器人市场规模预计从2025年的6亿美元增长到2035年的510亿美元；特斯拉计划2026年底正式投产Optimus[142]

行业表现 - 光模块(CPO)指数在12月22日盘中上涨超过2% [1] - 该指数成分股多数呈现上涨态势 [1] 公司表现 - 长光华芯、长芯博创、通宇通讯、联特科技、新易盛等公司股价涨幅居前 [1]

光模块(CPO)指数及个股市场表现 - 12月17日，光模块(CPO)指数盘中上涨3% [1] - 联特科技股价上涨超过12% [1] - 天孚通信股价上涨8.06% [1] - 光库科技股价上涨7.01% [1] - 长芯博创股价上涨4.89% [1] - 德科立股价上涨4.67% [1]

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 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：封板率[16] **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量占最高价涨停股票总数的比例，来衡量涨停板的封板强度和市场追涨情绪[16] **因子具体构建过程**：筛选上市满3个月以上的股票，统计在特定交易日（T日）内，最高价达到涨停价的股票集合，再从中统计收盘价也达到涨停价的股票数量，两者相除得到封板率[16] **计算公式**： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[16] 2. **因子名称**：连板率[16] **因子构建思路**：通过计算连续两个交易日收盘涨停的股票数量占前一日收盘涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停效应的持续性[16] **因子具体构建过程**：筛选上市满3个月以上的股票，统计在特定交易日（T-1日）收盘涨停的股票集合，再从中统计在T日收盘也涨停的股票数量，两者相除得到连板率[16] **计算公式**： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[16] 3. **因子名称**：两融余额占比[21] **因子构建思路**：通过计算融资融券余额占A股市场总流通市值的比重，来反映杠杆资金在市场中的整体规模和参与程度[21] **因子具体构建过程**：获取特定日期的市场融资余额与融券余额之和（即两融余额），再除以当日A股市场的总流通市值[21] **计算公式**： $$两融余额占比=\frac{两融余额}{市场总流通市值}$$[21] 4. **因子名称**：两融交易占比[21] **因子构建思路**：通过计算融资买入额与融券卖出额之和占市场总成交额的比例，来反映杠杆资金交易的活跃度[21] **因子具体构建过程**：获取特定交易日的市场融资买入总额与融券卖出总额，求和后除以当日市场的总成交金额[21] **计算公式**： $$两融交易占比=\frac{融资买入额+融券卖出额}{市场总成交额}$$[21] 5. **因子名称**：ETF折溢价率[22] **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）或场外净值之间的差异，来捕捉市场情绪和短期套利机会[22] **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）的差值占单位净值的百分比[22] **计算公式**： $$ETF折溢价率=\frac{ETF收盘价-单位净值}{单位净值} \times 100\%$$[22] 6. **因子名称**：大宗交易折价率[25] **因子构建思路**：通过计算大宗交易成交均价相对于二级市场价格的折让幅度，来观察大资金的交易意愿和情绪，折价率高通常意味着卖出方有较强的减持意愿或流动性需求[25] **因子具体构建过程**：统计特定交易日发生的所有大宗交易，计算其总成交金额，再除以按当日收盘价计算的这些交易股份的总市值，最后减去1得到整体折价率[25] **计算公式**： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[25] 7. **因子名称**：股指期货年化贴水率[27] **因子构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格与现货指数价格之间的基差，并进行年化处理，来量化市场对未来走势的预期、对冲成本以及情绪（贴水通常代表悲观预期或套保需求旺盛）[27] **因子具体构建过程**：对于特定股指期货主力合约（如上证50、沪深300等），计算其结算价与对应现货指数收盘价的差值（基差），除以现货指数价格，再乘以（250/合约剩余交易日数）进行年化[27] **计算公式**： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[27] **因子评价**：该因子是衡量市场情绪和对冲成本的重要指标，其变化受金融市场利率、股市分红、微观资金成本、套利力量等多重因素影响[27] 模型的回测效果 *无相关内容* 因子的回测效果 1. **封板率因子**，2025年12月9日取值为65%[16] 2. **连板率因子**，2025年12月9日取值为23%[16] 3. **两融余额占比因子**，截至2025年12月8日取值为2.6%[21] 4. **两融交易占比因子**，截至2025年12月8日取值为11.1%[21] 5. **大宗交易折价率因子**，2025年12月8日取值为8.94%，近半年平均值为6.54%[25] 6. **股指期货年化贴水率因子**，2025年12月9日取值如下： * 上证50股指期货：6.63%，近一年中位数为0.70%[27] * 沪深300股指期货：10.21%，近一年中位数为3.62%[27] * 中证500股指期货：11.82%，近一年中位数为11.22%[27] * 中证1000股指期货：13.88%，近一年中位数为13.67%[27]

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 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：封板率[17] **因子构建思路**：通过计算最高价涨停且收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停板的封板质量与资金追涨意愿[17] **因子具体构建过程**：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涨停的股票数量，再除以当日最高价涨停的股票总数[17] **因子计算公式**： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[17] 2. **因子名称**：连板率[17] **因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停板的延续性和短线炒作热度[17] **因子具体构建过程**：统计上市满3个月以上的股票，计算当日收盘涨停且前一日也收盘涨停的股票数量，再除以前一日收盘涨停的股票总数[17] **因子计算公式**： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[17] 3. **因子名称**：大宗交易折价率[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，来反映大资金的投资偏好和市场情绪[26] **因子具体构建过程**：统计每日大宗交易的总成交金额和对应成交份额按当日市价计算的总市值，计算两者的比值并减1[26] **因子计算公式**： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[26] 4. **因子名称**：股指期货年化贴水率[28] **因子构建思路**：通过计算股指期货主力合约相对于现货指数的年化基差，来反映市场对未来预期、对冲成本及情绪[28] **因子具体构建过程**：计算股指期货主力合约价格与现货指数价格的差值（基差），除以现货指数价格，再乘以（250/合约剩余交易日数）进行年化[28] **因子计算公式**： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[28] **因子评价**：该因子受金融市场利率、股市分红、微观资金成本、套利力量、市场情绪等多重因素影响[28] 模型的回测效果 1. **无相关模型回测结果** 因子的回测效果 1. **封板率因子**，2025年12月8日取值为69%[17] 2. **连板率因子**，2025年12月8日取值为34%[17] 3. **大宗交易折价率因子**，近半年以来平均取值为6.47%，2025年12月5日当日取值为8.08%[26] 4. **股指期货年化贴水率因子**，近一年以来中位数取值：上证50为0.68%，沪深300为3.57%，中证500为11.15%，中证1000为13.61%[28]。2025年12月8日当日取值：上证50为4.01%，沪深300为5.14%，中证500为10.99%，中证1000为15.96%[28]

光模块（CPO）指数市场表现 - 光模块（CPO）指数于11月14日盘初震荡下行，日跌幅达2.25% [1] 成分股市场表现 - 源杰科技领跌成分股，跌幅为5.00% [1] - 仕佳光子跌幅为4.24% [1] - 中际旭创跌幅为3.29% [1] - 东山精密跌幅为3.01% [1] - 剑桥科技跌幅为2.80% [1]

行业指数表现 - 光模块(CPO)指数在11月7日盘中下跌2% [1] 成分股市场表现 - 东山精密领跌，跌幅为4.23% [1] - 源杰科技下跌3.39% [1] - 联特科技下跌3.37% [1] - 仕佳光子下跌2.70% [1] - 新易盛下跌2.60% [1]