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：通过计算当前收盘价与过去250日最高价的相对距离，衡量股票或指数的趋势强度[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。若收盘价等于新高值，则距离为0；若回落，则距离为正[10] - 模型评价：直观反映价格趋势强度，适用于动量策略筛选 2. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型 - 模型构建思路：结合分析师关注度、股价路径平稳性等多维度筛选具有持续动量的股票[23][25] - 模型具体构建过程： 1. 初筛条件： - 过去3个月买入/增持评级研报≥5份[25] - 过去250日涨跌幅全市场前20%[25] 2. 精细化筛选： - 价格路径平滑性：计算股价位移路程比（未公开公式）[23] - 创新高持续性：过去120日250日新高距离的时间序列均值[25] - 趋势延续性：过去5日250日新高距离的时间序列均值，取前50名[25] - 模型评价：综合基本面与技术面，筛选具有稳健动量特征的股票 --- 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：衡量个股或指数相对于历史高点的位置，捕捉趋势延续性[10] - 因子具体构建过程：同上述模型公式[10] 2. 因子名称：创新高个股数量占比因子 - 因子构建思路：统计行业/板块内创新高个股比例，反映热点集中度[18][19] - 因子具体构建过程： $创新高占比 = \frac{行业创新高个股数量}{行业总股票数量}$ 例如：银行行业创新高占比42.86%[18] --- 模型的回测效果 1. 250日新高距离模型： - 上证指数新高距离7.21%，深证成指14.45%，沪深300 11.88%[11] - 银行行业新高距离3.85%（全行业最低），煤炭行业距离最远[12] 2. 平稳创新高股票筛选模型： - 筛选出30只股票，如双林股份（过去250日涨幅601%）、万辰集团（275%）[29] - 消费板块占比最高（9只），基础化工行业在周期板块中表现突出[26] --- 因子的回测效果 1. 250日新高距离因子： - 中证2000指数创新高个股占比18.25%，中证1000指数13.50%[19] - 汽车行业创新高个股占比28.63%，农林牧渔25.47%[18] 2. 创新高个股数量占比因子： - 制造板块创新高股票307只（占比19.90%），科技板块153只（11.00%）[19] --- 注：所有数据截至2025年4月11日[11][18][29]