量化因子与构建方式 1. 因子名称：250日新高距离 - 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，衡量股票接近历史高点的程度，用于捕捉动量效应[10] - 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日收盘价最大值。若$Closet$创250日新高，则值为0；否则为正值，表示回落幅度[10] - 因子评价：直观反映股价趋势强度，但需结合其他指标避免追高风险 2. 因子名称：平稳创新高筛选因子（复合因子） - 构建思路：综合分析师关注度、股价路径平稳性等维度，筛选具有持续动量的股票[22][26] - 具体构建过程： - 分析师关注度：过去3个月买入/增持评级研报≥5份[26] - 股价相对强弱：过去250日涨跌幅全市场前20%[26] - 价格路径平滑性：计算位移路程比（未给出具体公式）[22] - 创新高持续性：过去120日250日新高距离的时间序列均值[26] - 趋势延续性：过去5日250日新高距离的时间序列均值，排序取前50[26] - 因子评价：多维度验证动量质量，降低噪声干扰 --- 因子的回测效果 1. 250日新高距离因子： - 银行、电力及公用事业等行业指数距离新高较近（0.89%、1.39%），煤炭、石油石化较远[12] - 中证2000指数创新高个股占比最高（13.95%）[19] 2. 平稳创新高筛选因子： - 全市场筛选出38只股票，消费板块占比最高（12只），食品饮料行业突出[27] - 典型案例：三生国健（生物医药，250日涨幅151%）、万辰集团（农林牧渔，498%）[30] --- 模型与构建方式 1. 模型名称：创新高个股监测模型 - 构建思路：通过统计创新高个股的行业/板块分布，识别市场热点方向[18][19] - 具体构建过程： - 筛选上市满15个月的股票，过去20日创250日新高的个股[18] - 按中信一级行业、板块、指数分类统计数量及占比[19][21] - 模型评价：有效捕捉领头羊效应，但需结合基本面分析 --- 模型的回测效果 1. 创新高个股监测模型： - 基础化工、机械、医药行业创新高数量最多（99/95/65只）[18] - 银行、汽车行业创新高占比最高（64.29%、24.48%）[18] - 制造板块创新高股票数量占比16.43%，周期板块16.47%[19]