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，衡量股票或指数接近历史高点的程度，用于捕捉市场趋势和动量效应[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。若最新收盘价等于250日最高价，则距离为0；若回落，则距离为正值[10] - 模型评价：基于经典动量理论，适用于趋势跟踪策略，但对市场反转信号不敏感 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指标，从创新高股票中筛选具有持续动量的标的[23][25] - 模型具体构建过程： - 筛选条件： 1. 分析师关注度：过去3个月买入/增持评级研报≥5份[25] 2. 股价相对强弱：过去250日涨跌幅位于全市场前20%[25] 3. 股价平稳性： - 价格路径平滑性：计算位移路程比（过去120日涨跌幅绝对值 / 过去120日日涨跌幅绝对值加总）[23] - 创新高持续性：过去120日的250日新高距离时间序列均值[25] 4. 趋势延续性：过去5日的250日新高距离均值排序前50[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：反映标的相对历史高点的位置，用于动量策略[10] - 因子具体构建过程：同上述250日新高距离模型公式[10] - 因子评价：简单直观，但需结合其他因子避免追高风险 2. 因子名称：价格路径平滑性因子 - 因子构建思路：通过位移路程比衡量股价波动平稳性，筛选平滑上涨的标的[23] - 因子具体构建过程： $位移路程比 = \frac{|过去120日涨跌幅|}{Σ|日涨跌幅|}$ 比值越高表明价格路径越平滑[23] 模型的回测效果 1. 250日新高距离模型： - 上证指数新高距离：3.23% - 中证2000新高距离：4.96% - 创业板指新高距离：19.86%[11][30] 2. 平稳创新高股票筛选模型： - 筛选出42只股票，如胜宏科技（250日涨幅263%）、万辰集团（250日涨幅658%）[26][29] 因子的回测效果 1. 250日新高距离因子： - 银行行业平均距离：0.88%（中信一级行业中排名前2）[12][30] - 医药行业创新高个股占比：24.95%（全行业最高）[18][21] 2. 价格路径平滑性因子： - 筛选股票的平均位移路程比：0.82（高于全市场均值0.65）[23][29]