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金融工程日报:沪指单边下行创近2个月新低,智能驾驶概念逆势走强-20251216
国信证券· 2025-12-16 14:53
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**[17] * **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,来衡量市场涨停板的封板强度和市场情绪[17]。 * **因子具体构建过程**: 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 找出在当日盘中最高价达到涨停价的股票集合。 3. 在上述集合中,进一步筛选出收盘价也涨停的股票。 4. 计算封板率,公式为: $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[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数量占前一日收盘涨停股票总数的比例,来衡量市场涨停板的连续性和赚钱效应的持续性[17]。 * **因子具体构建过程**: 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 找出前一日收盘涨停的股票集合。 3. 在上述集合中,进一步筛选出当日收盘也涨停的股票。 4. 计算连板率,公式为: $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[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总额相对于当日成交份额总市值的折价幅度,来反映大资金的交易偏好和市场情绪[26]。 * **因子具体构建过程**: 1. 获取当日所有大宗交易的总成交金额。 2. 计算当日通过大宗交易成交的股票份额,按当日收盘价计算的总市值。 3. 计算折价率,公式为: $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[26] 4. **因子名称:股指期货年化升贴水率**[28] * **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,来反映市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪[28]。 * **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[28]。 2. 计算基差:基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格。 3. 计算年化升贴水率,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] *注:公式中“年化贴水率”为通用名称,当计算结果为正时,表示年化升水率;为负时,表示年化贴水率。* 因子回测效果 *本报告为市场监测日报,未提供因子的历史回测效果指标(如IC、IR、多空收益等)的具体数值。报告主要展示了各因子在特定计算日(2025年12月16日及附近日期)的截面取值或市场整体水平*[17][26][28]。 1. **封板率因子**,2025年12月16日取值:65%[17]。 2. **连板率因子**,2025年12月16日取值:23%[17]。 3. **大宗交易折价率因子**,2025年12月15日市场整体折价率:4.82%;近半年平均折价率:6.64%[26]。 4. **股指期货年化升贴水率因子**,2025年12月16日取值: * 上证50股指期货年化贴水率:9.55%[28]。 * 沪深300股指期货年化升水率:3.42%[28]。 * 中证500股指期货年化升水率:10.57%[28]。 * 中证1000股指期货年化升水率:8.56%[28]。
金融工程日报:沪指高开高走,银行等权重股表现出色、PEEK材料概念爆发-20250805
国信证券· 2025-08-05 14:13
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. **封板率因子** - 构建思路:通过涨停股盘中表现与收盘状态的对比反映市场情绪强度[17] - 具体构建: $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 筛选上市满3个月的股票,统计日内最高价涨停且收盘仍涨停的比例[17] - 因子评价:高频情绪指标,对短线交易策略有较强参考性 2. **连板率因子** - 构建思路:衡量涨停股持续性的市场情绪指标[17] - 具体构建: $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 需排除新股和ST股票[17] - 因子评价:反映市场追涨动能的持续性 3. **大宗交易折价率因子** - 构建思路:通过大宗交易价格偏离度监测机构资金动向[26] - 具体构建: $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 采用近半年日均成交金额13亿元作为基准[26] - 因子评价:机构资金行为的领先指标 4. **股指期货年化贴水率因子** - 构建思路:量化期现套利成本与市场预期差异[28] - 具体构建: $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 覆盖上证50/沪深300/中证500/中证1000四大合约[28] - 因子评价:对冲成本与市场情绪的综合反映 --- 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日值:76%(较前日下降2%)[17] - 近一月趋势:呈现震荡下行特征[17] 2. **连板率因子** - 当日值:23%(较前日下降7%)[17] - 近一月趋势:与封板率同步波动[17] 3. **大宗交易折价率因子** - 当日值:4.13%(近半年均值5.75%)[26] - 近半年分布:日均成交13亿元[26] 4. **股指期货年化贴水率因子** - 当日值: - 上证50:升水0.07%(60%分位) - 沪深300:贴水3.96%(38%分位) - 中证500:贴水12.58%(33%分位) - 中证1000:贴水11.77%(49%分位)[28] - 近一年中位数: - 上证50:0.61% - 沪深300:2.89% - 中证500:9.13% - 中证1000:11.56%[28] --- 注:报告中未涉及量化模型的具体构建,主要聚焦市场监测类因子的计算与应用[17][26][28]