量化模型与构建方式 1. 模型名称：250日新高距离模型 模型构建思路：通过计算股票最新收盘价与过去250个交易日最高价的距离，来衡量股票是否接近或创出新高，以此作为市场趋势的追踪指标[10] 模型具体构建过程： $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 其中，Closet为最新收盘价，ts_max(Close,250)为过去250个交易日收盘价的最大值。若最新收盘价创出新高，则250日新高距离为0；若最新收盘价较新高回落，则250日新高距离为正值，表示回落幅度[10] 模型评价：该模型能够有效捕捉市场趋势，尤其是动量效应，适用于趋势跟踪策略[10] 2. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型 模型构建思路：通过分析师关注度、股价相对强弱、股价路径平稳性、创新高连续性等角度，筛选出具有平稳创新高特征的股票[22] 模型具体构建过程： - 分析师关注度：过去3个月买入或增持评级的分析师研报不少于5份[24] - 股价相对强弱：过去250日涨跌幅位于全市场前20%[24] - 股价平稳性：在满足上述条件的股票池内，用以下两个指标综合打分，取排名在前50%的股票[24] - 价格路径平滑性：股价位移路程比[24] - 创新高持续性：过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值[24] - 趋势延续性：过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，取排序靠前的50只[24] 模型评价：该模型能够筛选出具有持续性和平稳性的创新高股票，适合长期投资策略[22] 模型的回测效果 1. 250日新高距离模型，上证指数250日新高距离为2.01%，深证成指为4.50%，沪深300为5.86%，中证500为3.64%，中证1000为0.12%，中证2000为0.08%，创业板指为12.69%，科创50为3.44%[11] 2. 平稳创新高股票筛选模型，筛选出双林股份、欧陆通、富临精工等31只平稳创新高的股票，其中制造板块14只，科技板块11只[25] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：250日新高距离因子 因子构建思路：通过计算股票最新收盘价与过去250个交易日最高价的距离，来衡量股票是否接近或创出新高[10] 因子具体构建过程： $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 其中，Closet为最新收盘价，ts_max(Close,250)为过去250个交易日收盘价的最大值[10] 因子评价：该因子能够有效捕捉股票的动量效应，适用于趋势跟踪策略[10] 2. 因子名称：平稳创新高因子 因子构建思路：通过分析师关注度、股价相对强弱、股价路径平稳性、创新高连续性等角度，筛选出具有平稳创新高特征的股票[22] 因子具体构建过程： - 分析师关注度：过去3个月买入或增持评级的分析师研报不少于5份[24] - 股价相对强弱：过去250日涨跌幅位于全市场前20%[24] - 股价平稳性：在满足上述条件的股票池内，用以下两个指标综合打分，取排名在前50%的股票[24] - 价格路径平滑性：股价位移路程比[24] - 创新高持续性：过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值[24] - 趋势延续性：过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，取排序靠前的50只[24] 因子评价：该因子能够筛选出具有持续性和平稳性的创新高股票，适合长期投资策略[22] 因子的回测效果 1. 250日新高距离因子，上证指数250日新高距离为2.01%，深证成指为4.50%，沪深300为5.86%，中证500为3.64%，中证1000为0.12%，中证2000为0.08%，创业板指为12.69%，科创50为3.44%[11] 2. 平稳创新高因子，筛选出双林股份、欧陆通、富临精工等31只平稳创新高的股票，其中制造板块14只，科技板块11只[25]