根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： --- 量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合 - 模型构建思路：基于分析师推荐事件（盈利预测上调、首次关注、研报标题超预期）构建股票池，再通过基本面和技术面双重筛选选出超预期股票[14][15] - 模型具体构建过程： 1. 事件筛选：选取分析师上调盈利预测、首次覆盖或标题含“超预期”的股票 2. 基本面筛选：过去6个月买入/增持评级研报≥5份，且过去250日涨跌幅位于全港股前20%[22] 3. 技术面筛选： - 价格路径平滑性：计算股价位移路程比（位移/累计涨跌幅） - 创新高持续性：过去120日250日新高距离的均值 - 趋势延续性：过去5日250日新高距离的均值，综合排序取前50只[22] - 模型评价：结合基本面与技术面共振，长期超额收益显著 2. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型 - 模型构建思路：从创250日新高的股票中筛选具备持续动量效应的个股[19][21] - 模型具体构建过程： 1. 样本池：全港股（剔除上市<15个月的股票） 2. 筛选条件： - 分析师关注度：过去6个月买入/增持研报≥5份 - 股价强度：过去250日涨跌幅前20% - 价格平稳性： $\text{250日新高距离} = 1 - \frac{\text{Closet}}{\text{ts\_max(Close, 250)}}$ （Closet为最新收盘价，ts_max为过去250日最高价） - 创新高连续性：过去120日新高距离的均值与波动率综合打分[21][22] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：250日新高距离 - 因子构建思路：衡量股价接近历史高点的程度，用于捕捉动量效应[21] - 因子具体构建过程： $\text{250日新高距离} = 1 - \frac{\text{Closet}}{\text{ts\_max(Close, 250)}}$ - 值为0表示创历史新高，正值表示回落幅度[21] 2. 因子名称：股价位移路程比 - 因子构建思路：通过位移与累计涨跌幅的比值衡量价格路径平滑性[22] - 因子具体构建过程： $\text{位移路程比} = \frac{\text{终点价格 - 起点价格}}{\sum_{t=1}^n |\text{日涨跌幅}|}$ 3. 因子名称：分析师关注度 - 因子构建思路：反映市场对股票的关注强度[22] - 因子具体构建过程：统计过去6个月买入/增持评级的研报数量（≥5份）[22] --- 模型的回测效果 1. 港股精选组合（2010-2024全样本）： - 年化收益：17.02% - 超额收益（vs恒生指数）：17.60% - IR：1.19 - 最大回撤：23.73%[18] 2. 平稳创新高模型（2025年示例）： - 消费板块入选股票数量：10只（占比最高） - 大金融/医药/制造板块分别入选：8/6/5只[21][27] --- 因子的回测效果 1. 250日新高距离： - 创新高股票（距离=0）平均未来20日收益：+9.3%（示例：安徽皖通高速公路）[27] 2. 分析师关注度： - 高关注度股票（研报≥5份）平均超额收益：较基准高3-5%[22] --- 注：所有公式与指标均严格引用自原文数据[14][15][18][19][21][22][27]