量化模型与因子总结 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**：通过统计股票日内涨停表现来反映市场打板情绪[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. 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： $$封板率 = \frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[17] **模型评价**：反映市场短期投机情绪和资金封板力度[17] 2. **模型名称**：连板率模型[17] **模型构建思路**：通过统计连续涨停股票数量来反映市场追涨情绪[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. 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： $$连板率 = \frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[17] **模型评价**：反映市场强势股的持续性和资金接力意愿[17] 3. **模型名称**：大宗交易折价率模型[26] **模型构建思路**：通过大宗交易成交价与市价的差异反映大资金情绪[26] **模型具体构建过程**： 1. 获取当日大宗交易成交数据[26] 2. 计算大宗交易总成交金额 3. 计算当日成交份额的总市值 4. 计算折价率： $$折价率 = \frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值} - 1$$[26] **模型评价**：折价率高低反映大资金出货意愿和流动性溢价水平[26] 4. **模型名称**：股指期货年化贴水率模型[28] **模型构建思路**：通过期现价差反映市场对未来预期和套利成本[28] **模型具体构建过程**： 1. 获取股指期货主力合约价格和现货指数价格[28] 2. 计算基差：基差 = 期货价格 - 现货价格 3. 计算年化贴水率： $$年化贴水率 = \frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[28] **模型评价**：升水反映市场乐观预期，贴水反映悲观预期，影响对冲成本[28] 模型的回测效果 1. **封板率模型**，20250822当日封板率84%[17]，较前日提升25%[17] 2. **连板率模型**，20250822当日连板率25%[17]，较前日提升13%[17] 3. **大宗交易折价率模型**，近半年平均折价率5.91%[26]，20250821当日折价率4.19%[26] 4. **股指期货年化贴水率模型**，近一年中位数：上证500.34%[28]、沪深3002.38%[28]、中证5009.23%[28]、中证100011.13%[28]；20250822当日值：上证50升水5.71%[28]、沪深300升水4.57%[28]、中证500贴水2.28%[28]、中证1000贴水2.43%[28] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：昨日涨停因子[14] **因子构建思路**：通过昨日涨停股票今日收益表现反映涨停股次日溢价效应[14] **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月且昨日收盘涨停的股票[14] 2. 计算该股票集合今日的收盘收益 3. 因子取值为该股票集合的等权平均收益 **因子评价**：反映市场对涨停股的持续追捧程度[14] 2. **因子名称**：昨日跌停因子[14] **因子构建思路**：通过昨日跌停股票今日收益表现反映跌停股次日反转效应[14] **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月且昨日收盘跌停的股票[14] 2. 计算该股票集合今日的收盘收益 3. 因子取值为该股票集合的等权平均收益 **因子评价**：反映市场极跌后的短期修复能力[14] 因子的回测效果 1. **昨日涨停因子**，20250822当日收益1.94%[14] 2. **昨日跌停因子**，20250822当日收益-0.57%[14]