根据提供的金融工程日报内容，该报告主要描述了市场表现、情绪、资金流向等各类指标的当日数据和计算方法，并未涉及具体的量化投资模型（如多因子模型、风险模型等）或用于选股的量化因子（如价值、动量、成长等因子）的构建与测试。报告内容更侧重于市场数据的统计与展示。 因此，报告中涉及的模型或因子相关内容总结如下： 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仍涨停的股票数量占当日最高价涨停股票总数的比例，来衡量涨停股的封板强度，反映市场追涨情绪和短线资金的活跃度[16]。 * **因子具体构建过程：** 1. 筛选上市满3个月以上的股票。 2. 找出当日盘中最高价达到涨停价的股票集合。 3. 在上述股票集合中，找出当日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均涨停的股票数量占前一个交易日收盘涨停股票数量的比例，来衡量市场涨停效应的持续性，反映龙头股的出现概率和市场炒作热度[16]。 * **因子具体构建过程：** 1. 筛选上市满3个月以上的股票。 2. 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总额与按当日市价计算的成交股份总市值的差异率，来观察大额资金的交易成本或意愿，折价率高低可反映大资金对相关股票的短期看法[25]。 * **因子具体构建过程：** 1. 获取当日所有大宗交易数据，包括每笔交易的成交金额和成交数量。 2. 计算当日大宗交易总成交金额。 3. 计算大宗交易成交股份按当日收盘价（或成交均价）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] 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的基差，并进行年化处理，来衡量市场对未来走势的预期以及股指期货对冲的成本，贴水率的变化可反映市场情绪的变化[27]。 * **因子具体构建过程：** 1. 选取特定股指期货的主力合约（如上证50、沪深300等）。 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] * 公式说明：基差除以指数价格得到简单贴水率，再乘以年化因子（250天/合约剩余交易日数）得到年化贴水率[27]。 模型的回测效果 （报告中未涉及量化模型的回测结果） 因子的回测效果 （报告中未涉及上述因子的历史回测表现指标，如IC、IR、多空收益等，仅提供了特定日期的观测值） 1. **封板率因子**：2025年11月26日取值为67%[16]。 2. **连板率因子**：2025年11月26日取值为27%[16]。 3. **大宗交易折价率因子**：近半年以来平均折价率为6.40%，2025年11月25日当日折价率为10.80%[25]。 4. **股指期货年化贴水率因子**： * 近一年中位数：上证50为0.49%，沪深300为3.45%，中证500为10.90%，中证1000为13.39%[27]。 * 2025年11月26日取值：上证50为3.56%，沪深300为8.02%，中证500为11.75%，中证1000为14.66%[27]。

根据您提供的金融工程日报内容，报告主要描述了市场表现、情绪、资金流向等日度统计数据，并未包含用于投资策略的量化模型或量化因子。因此，报告中涉及的模型或因子相关内容总结如下： **量化模型与构建方式** （本报告未涉及具体的量化投资模型） **模型的回测效果** （本报告未涉及具体的量化投资模型，因此无相关回测效果） **量化因子与构建方式** （本报告未涉及具体的量化因子构建） **因子的回测效果** （本报告未涉及具体的量化因子，因此无相关测试结果） **报告中的统计指标与计算方法** 报告包含了一些用于描述市场状态的统计指标及其计算方法[16][25][27]： 1. **指标名称：封板率** * **构建思路：** 用于衡量涨停股票的封板强度，反映市场追涨情绪的稳定性[16]。 * **具体构建过程：** 统计上市满3个月以上的股票，计算公式为： $$封板率=最高价涨停且收盘涨停的股票数/最高价涨停的股票数$$ [16] 2. **指标名称：连板率** * **构建思路：** 用于衡量涨停股票的连续性，反映市场投机资金的活跃度[16]。 * **具体构建过程：** 统计上市满3个月以上的股票，计算公式为： $$连板率=连续两日收盘涨停的股票数/昨日收盘涨停的股票数$$ [16] 3. **指标名称：大宗交易折价率** * **构建思路：** 用于衡量大宗交易价格相对于市场价格的折扣程度，反映大资金的交易意愿和情绪[25]。 * **具体构建过程：** 计算公式为： $$折价率=大宗交易总成交金额/当日成交份额的总市值-1$$ [25] 4. **指标名称：股指期货年化贴水率** * **构建思路：** 用于衡量股指期货价格与现货指数价格之间的年化差异，反映市场对未来走势的预期和对冲成本[27]。 * **具体构建过程：** 针对股指期货主力合约进行计算，公式为： $$年化贴水率=基差/指数价格*(250/合约剩余交易日数)$$ [27] 其中，基差 = 期货价格 - 现货价格。当结果为负时，表示贴水[27]。 **统计指标的具体测试结果取值** （本报告仅提供了上述指标在特定日期（2025年11月25日或26日）的取值，并非基于历史数据的回测表现结果） 1. **封板率与连板率**：2025年11月26日，封板率为67%，连板率为27%[16]。 2. **大宗交易折价率**：2025年11月25日，大宗交易折价率为10.80%[25]。 3. **股指期货年化贴水率**：2025年11月26日，上证50主力合约为3.56%，沪深300主力合约为8.02%，中证500主力合约为11.75%，中证1000主力合约为14.66%[27]。

报告核心观点 报告对2025年近两周ETF市场进行回顾，涵盖收益表现、资金流向、产品结构等方面，还对分类型、热门主题ETF跟踪，指出不同主题ETF表现和资金流向差异 [4]。 ETF市场回顾 收益表现与资金流向 - 近两周ETF产品整体表现较好，主要宽基ETF中创业板指ETF涨幅最大，行业与主题产品中医药行业ETF涨幅最大；科创50、中证2000、中证800ETF资金净流入，中证A500ETF资金净流出额最大；科技ETF自3月起资金流入，近两周流入速度加快，医药ETF资金由净流入转为净流出，军工、红利、金融地产、新能源ETF资金流入速度加快，债基ETF除短融和地方债ETF外整体资金流入速度放缓 [4][11][12]。 产品结构分布 - 截至7月11日，近两周市场新成立ETF共17只，发行份额合计318.23亿份，包括7只股票ETF和10只纯债ETF；相较24年末，各类ETF规模均有所上升，债券ETF、商品ETF、行业 + 红利ETF、QDII - ETF和宽基ETF规模分别上升132.25%、111.16%、29.00%、14.05%、2.70% [4]。 管理人规模分布 - 截至7月11日，华夏基金ETF场内规模最大，为7622.81亿元；易方达基金ETF管理规模较1年前扩容超2900亿元 [28]。 分类型ETF跟踪 科技主题ETF - 跟踪动漫游戏的产品近两周表现居前，海外科技ETF表现弱于国内科技ETF；跟踪恒生科技的产品近两周资金净流入额居前，跟踪动漫游戏的产品资金净流出 [33][35]。 红利主题ETF - 跟踪中证央企红利的ETF产品近两周收益率涨幅最大；跟踪红利低波指数的产品近两周资金净流入额居前，跟踪红利指数的产品资金净流出 [38][40]。 消费主题ETF - 跟踪中证畜牧的产品近两周收益表现居前，跟踪标普500消费精选指数的产品溢价率较高；跟踪中证酒指数的ETF近两周资金净流入额居前，中证畜牧的产品资金净流出 [43][46]。 医药主题ETF - 跟踪恒生沪深港创新药50等创新药指数的产品近两周收益表现居前；跟踪港股通创新药指数的ETF近两周资金净流入额居前，跟踪港股创新药（CNY）的产品资金净流出 [49][52]。 大制造主题ETF - 跟踪光伏产业指数的产品近两周收益表现居前；跟踪光伏产业的产品近两周资金净流入额居前，跟踪中证新能指数的产品资金净流出 [54][57]。 QDII ETF - 跟踪港股创新药（CNY）等生物医药类指数的产品近两周收益表现居前；跟踪恒生科技的产品近两周资金净流入额居前，跟踪纳斯达克100的ETF产品资金净流出 [60][63]。 热门主题ETF跟踪 AI主题ETF - 近两周表现一般，平均收益率为0.36%，跟踪创业板人工智能的产品涨幅最大；25年以来资金整体持续净流入，2月以来大幅流入，4月小幅流出后转为流入，5月以来有所流出，近两周资金净流出3.92亿元 [74]。 机器人主题ETF - 近两周表现一般，平均收益率为0.23%，跟踪科创机械产业的产品涨幅最大；25年2月以后资金整体呈快速流入趋势，近两周资金流入速度加快，资金净流入9.71亿元 [79]。 中央汇金、国新、诚通持仓ETF - 截止2024年12月31日，持仓ETF规模共3203.96亿份；近两周资金由净流入转为净流出，资金净流出109.68亿元，华夏中证500ETF、易方达上证科创板50ETF、南方中证1000ETF等资金流入额居前 [83]。

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： --- 量化模型与构建方式 1. **封板率模型** - 构建思路：通过监测涨停股在盘中最高价与收盘价的稳定性反映市场情绪[15] - 具体构建： $$封板率=\frac{\text{最高价涨停且收盘涨停股票数}}{\text{最高价涨停股票数}}$$ 筛选上市满3个月的股票，统计日内涨停并维持至收盘的比例[15] - 评价：高频情绪指标，对短线交易有参考价值 2. **连板率模型** - 构建思路：衡量涨停股的持续性[15] - 具体构建： $$连板率=\frac{\text{连续两日收盘涨停股票数}}{\text{昨日收盘涨停股票数}}$$ 基于前一日涨停股在当日继续涨停的比例计算[15] --- 量化因子与构建方式 1. **大宗交易折价率因子** - 构建思路：反映大资金交易对市场的折价预期[24] - 具体构建： $$折价率=\frac{\text{大宗交易总成交金额}}{\text{当日成交份额总市值}}-1$$ 统计单日大宗交易成交价与市值的偏离程度[24] - 评价：机构资金动向的滞后指标 2. **股指期货年化贴水率因子** - 构建思路：量化期货市场对现货指数的预期偏差[26] - 具体构建： $$年化贴水率=\frac{\text{基差}}{\text{指数价格}} \times \left(\frac{250}{\text{合约剩余交易日数}}\right)$$ 计算上证50/沪深300/中证500/中证1000主力合约的贴水年化值[26] --- 模型回测效果 1. **封板率模型** - 当日值：69%（较前日下降4%）[15] - 近一月趋势：持续监测封板率与连板率的联动性[15] 2. **连板率模型** - 当日值：30%（较前日下降3%）[15] --- 因子回测效果 1. **大宗交易折价率因子** - 近半年均值：5.57% - 当日值：6.32%[24] 2. **股指期货年化贴水率因子** - 中位数（近一年）： - 上证50：1.53% - 沪深300：3.20% - 中证500：8.97% - 中证1000：12.24%[26] - 当日分位数： - 上证50：39%（贴水4.11%） - 中证1000：58%（贴水9.84%）[26] --- 注：报告中未提及复合模型或衍生因子，市场情绪类指标以日内高频数据为主[15][24][26]

ETF市场表现 - 银行ETF指数基金(516210)领涨7.83% [1] - 科创100ETF易方达(588210)上涨1.90% [1] - 香港证券ETF(513090)上涨1.87% [1] - 恒生互联网科技ETF(159202)领跌9.94% [1] - 中证800ETF(159800)下跌2.5% [1] - 标普油气ETF(513350)下跌1.58% [1]