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日最高价的相对距离，识别接近或突破历史高点的股票，捕捉动量效应[11] 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个交易日收盘价最大值 当收盘价等于250日最高价时取值为0，回落时为正数[11] 模型评价：基于行为金融学中的动量效应理论，适用于趋势跟踪策略 2. 模型名称：平稳创新高筛选模型 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[26][28] 模型具体构建过程： - 分析师关注度：过去3个月买入/增持评级研报≥5份[28] - 股价相对强弱：过去250日涨跌幅全市场前20%[28] - 股价平稳性： - 位移路程比 = $\frac{过去120日涨跌幅的绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$[26] - 创新高持续性：过去120日250日新高距离的时间序列均值[28] - 趋势延续性：过去5日250日新高距离的时间序列均值[28] 最终取综合排名前50只股票[28] 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：反映股票价格接近历史高点的程度，用于捕捉动量效应[11] 因子具体构建过程： $因子值 = 1 - \frac{当日收盘价}{过去250日最高收盘价}$ 计算范围覆盖全市场股票[11][12] 2. 因子名称：股价路径平稳性因子 因子构建思路：通过位移路程比衡量股价上涨过程的平滑程度[26] 因子具体构建过程： $平稳性指标 = \frac{|P_{t}-P_{t-120}|}{\sum_{i=1}^{120}|P_{t-i+1}-P_{t-i}|}$ 其中$P_t$表示第t日收盘价[26] 3. 因子名称：创新高持续性因子 因子构建思路：量化股票维持创新高状态的能力[28] 因子具体构建过程：计算过去120日每日250日新高距离的移动平均值[28] 模型的回测效果 1. 250日新高距离模型： - 上证指数新高距离0.00%（2025/7/11）[12] - 创业板指新高距离13.46%[12] - 中证2000指数中16.15%成分股创新高[20] 2. 平稳创新高筛选模型： - 全市场筛选出38只平稳创新高股票（2025/7/11）[29] - 制造板块占比最高（11只），其中国防军工行业最突出[29] 因子的回测效果 1. 250日新高距离因子： - 电力及公用事业行业因子值0.00%（最优）[13] - 食品饮料行业因子值显著偏高（表现最弱）[13] 2. 股价路径平稳性因子： - 胜宏科技等标的显示高平稳性（位移路程比靠前）[32] 3. 创新高持续性因子： - 药明康德保持0%新高距离达7天[32] - 南华期货实现220%的250日涨幅[32]