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**：封板率因子 **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比例，来衡量市场涨停股的封板强度和市场情绪[17] **因子具体构建过程**：统计上市满3个月以上的股票。首先，筛选出当日盘中最高价达到涨停的股票集合。然后，在该集合中，找出收盘价也涨停的股票。最后，计算收盘涨停股票数与最高价涨停股票数的比值。 **因子计算公式**： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ **因子评价**：该因子是反映市场短期炒作情绪和资金封板意愿的高频指标[17] 2. **因子名称**：连板率因子 **因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的持续性和赚钱效应[17] **因子具体构建过程**：统计上市满3个月以上的股票。首先，确定昨日收盘涨停的股票集合。然后，在该集合中，找出今日收盘也涨停的股票。最后，计算连续两日涨停的股票数与昨日收盘涨停股票数的比值。 **因子计算公式**： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ **因子评价**：该因子是反映市场追涨情绪和题材炒作延续性的重要指标[17] 3. **因子名称**：大宗交易折价率因子 **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，来反映大资金的交易偏好和市场情绪[26] **因子具体构建过程**：汇总当日所有大宗交易数据。计算总成交金额。根据每笔交易的成交份额和该股票当日收盘价，计算这些份额对应的总市值。最后，用总成交金额除以总市值再减1，得到整体折价率。 **因子计算公式**： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ **因子评价**：该因子通常被视为“聪明钱”或机构资金的动向参考，折价率变化可反映其交易情绪[26] 4. **因子名称**：股指期货年化贴水率因子 **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，来反映市场对未来走势的预期和对冲成本[28] **因子具体构建过程**：分别计算上证50、沪深300、中证500、中证1000指数的主力期货合约基差（期货价格-现货指数价格）。将基差除以对应的现货指数价格，得到原始贴水率。再根据合约剩余交易日数，将原始贴水率年化处理。 **因子计算公式**： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ **因子评价**：该因子是市场情绪、套利力量、资金成本等多因素的综合体现，广泛用于市场预期判断和量化对冲成本考量[28] 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23日当日取值为69%[17] 2. **连板率因子**，2025年12月23日当日取值为26%[17] 3. **大宗交易折价率因子**，2025年12月22日当日取值为4.23%，近半年以来平均取值为6.59%[26] 4. **股指期货年化贴水率因子**，2025年12月23日当日取值及历史分位如下： * **上证50股指期货**：年化贴水率0.29%，处于近一年59%分位点[28] * **沪深300股指期货**：年化贴水率4.85%，处于近一年39%分位点[28] * **中证500股指期货**：年化贴水率7.74%，处于近一年75%分位点[28] * **中证1000股指期货**：年化贴水率11.99%，处于近一年64%分位点[28] * **历史中位数参考**：近一年以来，上证50、沪深300、中证500、中证1000股指期货年化贴水率中位数分别为0.85%、3.78%、11.22%、13.61%[28]

经过仔细阅读和分析，您提供的这份文档是国信证券发布的《金融工程日报》，其主要内容是对特定交易日（2025年11月21日）的市场表现、情绪、资金流向等进行数据统计和描述性总结。该文档属于市场监控和日常评论性质，**并未涉及任何量化模型的构建、测试或因子分析**。 文档中提到的“封板率”、“连板率”、“大宗交易折价率”、“股指期货年化贴水率”等是用于衡量市场情绪和资金面的常用**观测指标**，而非用于选股或预测的量化因子或模型。报告仅提供了这些指标在特定时点的计算结果或历史统计值，没有展示其作为预测因子的有效性检验（如IC值、IR值、分层回测等）。 因此，根据您的任务要求，本报告中**没有需要总结的量化模型或量化因子内容**。 如果您有包含具体量化策略、因子挖掘或模型回测的研报，我很乐意为您进行总结。