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** [16] * **因子构建思路**：通过计算盘中触及涨停并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。[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**：通过计算连续两个交易日收盘涨停的股票比例，来度量市场涨停效应的延续性和短线投机资金的活跃度。[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，找出前一个交易日（T-1日）收盘涨停的股票集合。 3. 在上述股票集合中，找出当前交易日（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** [25] * **因子构建思路**：通过计算大宗交易成交价格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。[25] * **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。[25] 2. 计算大宗交易的总成交金额。 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： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$ [25] *注：结果为负表示折价交易，正数表示溢价交易。* 4. **因子名称：股指期货年化贴水率** [27] * **因子构建思路**：通过计算股指期货价格与现货指数价格之间的基差，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。[27] * **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。[27] 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货指数价格。 3. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ [27] *注：结果为负表示期货贴水，正数表示期货升水。公式中250为年化常用的交易日数量。* 因子的回测效果 *注：本报告为日度市场数据跟踪报告，未提供因子的长期历史回测绩效指标（如IC、IR、多空收益等）。报告主要展示了因子在特定观察日（2026年2月3日或4日）的截面取值或时间序列上的当前状态。* 1. **封板率因子**，2026年2月4日当日取值为 **74%** [16] 2. **连板率因子**，2026年2月4日当日取值为 **18%** [16] 3. **大宗交易折价率因子**： * 近半年以来平均值：**-6.95%** [25] * 2026年2月3日当日值：**-10.30%** [25] 4. **股指期货年化贴水率因子**： * **上证50股指期货**：2026年2月4日当日年化升水率为 **0.80%**，处于近一年来 **79%** 分位点[27] * **沪深300股指期货**：2026年2月4日当日年化贴水率为 **-1.04%**，处于近一年来 **82%** 分位点[27] * **中证500股指期货**：2026年2月4日当日年化升水率为 **1.68%**，处于近一年来 **97%** 分位点[27] * **中证1000股指期货**：2026年2月4日当日年化贴水率为 **-0.44%**，处于近一年来 **97%** 分位点[27] * *近一年年化贴水率中位数*：上证50为 **0.63%**，沪深300为 **-3.79%**，中证500为 **-11.15%**，中证1000为 **-13.61%** [27]

ETF市场表现 - 沪港深300ETF易方达(517030)领涨5.07% [1] - A100ETF(159627)上涨4.43% [1] - 科创50ETF南方(588150)上涨3.95% [1] - 德国ETF(159561)领跌1.81% [1] - 黄金股ETF(517520)下跌1.71% [1] - 黄金股ETF(159562)下跌1.7% [1] 港股投资便利性 - A股账户可直接T+0交易港股，无需港股通 [1]