根据研报内容，现总结如下： 量化因子与构建方式 1. 因子名称：250日新高距离[11] * 因子构建思路：该因子用于衡量当前股价相对于过去250个交易日最高价的回落幅度，数值越小表明股价越接近历史高点，通常与股票的强势和动量效应相关[11] * 因子具体构建过程：计算步骤如下： 1. 取股票在过去250个交易日的收盘价序列 2. 计算该序列的最大值，记为 ts_max(Close, 250) 3. 取最新收盘价 Closet 4. 代入以下公式计算因子值： $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 若最新收盘价创出新高，则因子值为0；若股价从高点回落，则因子值为正，代表回落幅度[11] 2. 因子名称：股价路径平滑性（位移路程比）[26] * 因子构建思路：该因子通过比较股价的净变动（位移）与总变动（路程）来衡量价格路径的平稳程度，比值越高表明价格趋势越平滑，动量效应可能更持续[26] * 因子具体构建过程：计算过去120个交易日的股价数据。具体公式为： $股价路径平滑性 = \frac{过去120日涨跌幅的绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$ 其中，分子为区间起始日与结束日收盘价计算出的总涨跌幅的绝对值，分母为区间内每个交易日涨跌幅的绝对值之和[26] 3. 因子名称：创新高持续性[26] * 因子构建思路：该因子通过计算“250日新高距离”在时间序列上的均值，来衡量一只股票在较长时间内维持接近新高状态的能力，均值越小表明创新高持续性越好[26] * 因子具体构建过程：选取过去120个交易日，每日计算该股票的“250日新高距离”，然后计算这120个数值的算术平均值。 4. 因子名称：趋势延续性[26] * 因子构建思路：该因子通过计算近期（如过去5日）“250日新高距离”在时间序列上的均值，来捕捉股票趋势在短期内的延续性，均值越小表明近期趋势越强[26] * 因子具体构建过程：选取过去5个交易日，每日计算该股票的“250日新高距离”，然后计算这5个数值的算术平均值。 复合模型与构建方式 1. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[24][26] * 模型构建思路：该模型旨在从近期创过新高的股票中，进一步筛选出那些得到分析师关注、股价相对强弱突出、且价格路径平稳、趋势具有持续性的股票，以捕捉更稳健的动量机会[24][26] * 模型具体构建过程：筛选过程分为多个步骤，具体如下： 1. 初选股票池：筛选出过去20个交易日内创出过250日新高的股票[24] 2. 分析师关注度过滤：要求过去3个月内，买入或增持评级的分析师研报数量不少于5份[26] 3. 股价相对强弱过滤：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[26] 4. 股价平稳性综合打分：在满足上述条件的股票池内，使用“股价路径平滑性”和“创新高持续性”两个因子进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[26] 5. 趋势延续性排序：对经过上一步筛选的股票，依据“趋势延续性”因子进行排序，最终选取排名最靠前的50只股票作为“平稳创新高股票”[26] 因子与模型的测试结果取值 （注：报告中未提供因子或模型在历史回测中的量化绩效指标，如年化收益率、夏普比率、信息比率(IR)、最大回撤等。报告主要展示了在特定时点（2025年10月17日）应用因子和模型得到的截面统计结果和个股列表[12][13][15][19][20][27][30]。）