根据提供的港股投资周报内容，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. 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优质股票[15][17] - 具体构建过程： 1. 事件筛选：捕捉分析师上调盈利预测、首次覆盖或标题含“超预期”的研报事件 2. 基本面筛选：从事件股票池中选取财务指标（如ROE、营收增速）优于行业的个股 3. 技术面筛选：结合股价动量（如250日涨跌幅前20%）和趋势稳定性指标[17] - 模型评价：长期超额收益显著，年化超额达18.48%，但需警惕市场风格切换风险[17] 2. 平稳创新高股票筛选模型 - 构建思路：从创250日新高的股票中，筛选具备持续动量且路径平稳的个股[21][23] - 具体构建过程： 1. 初筛条件： - 样本池：上市超15个月的港股 - 分析师关注度：过去6个月≥5份买入/增持研报 - 股价强度：250日涨跌幅前20%[24] 2. 精细化筛选： - 价格路径平滑性：位移路程比（公式未明确给出） - 创新高持续性：过去120日新高距离均值 $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 其中Closet为最新收盘价，ts_max(Close, 250)为250日最高价[23] - 最终取综合排名前50的股票[24] - 模型评价：聚焦医药/科技等强势板块，但需结合流动性风险控制[23] --- 量化因子与构建方式 1. 250日新高距离因子 - 构建思路：量化股价接近历史高点的程度，捕捉趋势延续性[23] - 具体构建： $因子值 = 1 - \frac{当前收盘价}{过去250日最高收盘价}$ 值为0表示创历史新高，正值越大表明回调越深[23] - 因子评价：有效识别强势股，但需配合波动率控制[23] 2. 股价位移路程比因子 - 构建思路：衡量股价路径的平滑性（未给出具体公式）[24] - 评价：用于过滤波动过大个股，增强组合稳定性[24] --- 模型的回测效果 | 模型/因子 | 年化收益 | 超额收益 | IR | 最大回撤 | 测试区间 | |--------------------|----------|----------|-------|----------|----------------| | 港股精选组合 | 19.11% | 18.48% | 1.22 | 23.73% | 2010-2025[20] | | 平稳创新高股票组合 | - | - | - | - | 未披露具体数值 | --- 因子的回测效果 | 因子 | IC值 | 分组收益差 | 显著性 | 测试周期 | |--------------------|----------|------------|--------|----------| | 250日新高距离 | 未披露 | 未披露 | 未披露 | 250日[23] | | 股价位移路程比 | 未披露 | 未披露 | 未披露 | 120日[24] | 注：部分指标因报告未披露详细测试结果暂缺[20][23][24]