根据提供的研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合模型[13][15] * 模型构建思路：该模型旨在对分析师推荐股票池进行基本面和技术面的双层优选，挑选出同时具备基本面支撑和技术面共振的超预期股票[13][15] * 模型具体构建过程：首先，以分析师上调盈利预测、分析师首次关注、分析师研报标题超预期事件作为分析师推荐事件，构建初始的分析师推荐股票池[15]；接着，对该股票池中的股票进行基本面和技术面两个维度的精选，最终构建出港股精选股票组合[15] 2. 因子名称：250日新高距离[22] * 因子构建思路：该因子用于量化表示股价接近其250日内最高点的程度，若创出新高则值为0，否则为正值表示回落幅度[22] * 因子具体构建过程：具体计算公式如下： $250 日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 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[22] 3. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[22][23] * 模型构建思路：该模型用于在过去20个交易日创出过250日新高的股票池中，根据多重标准筛选出趋势更为稳健的“平稳创新高”股票[22][23] * 模型具体构建过程：筛选过程分为多个步骤： 1. 确定样本池：全部港股，但需剔除成立时间不超过15个月的股票[23] 2. 分析师关注度筛选：过去6个月内，买入或增持评级的分析师研报不少于5份[23] 3. 股价相对强弱筛选：过去250日涨跌幅位于样本池前20%[23] 4. 股价平稳性综合打分：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票（若数量不足则最少取50只）[23] * 价格路径平滑性：股价位移路程比（具体计算方法原文未详细给出）[23] * 创新高持续性：过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值（具体计算方法原文未详细给出）[23] 5. 趋势延续性筛选：对经过上一步筛选的股票，计算其过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并取排序靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[23] 模型的回测效果 1. 港股精选组合模型[18][19] * 全样本年化收益：19.11%[19] * 全样本超额收益（相对恒生指数）：18.48%[19] * 全样本信息比率（IR）：1.22[19] * 全样本跟踪误差：14.55%[19] * 全样本收益回撤比：0.78[19] * 全样本最大回撤：23.73%[19] * 2025年（截至20250630）年化收益：41.02%[19] * 2025年（截至20250630）超额收益：21.02%[19] * 2025年（截至20250630）信息比率（IR）：2.03[19] * 2025年（截至20250630）跟踪误差：17.33%[19] * 2025年（截至20250630）收益回撤比：1.95[19] * 2025年（截至20250630）最大回撤：10.77%[19] 量化因子与构建方式 （本报告中除“250日新高距离”因子外，未详细描述其他独立因子的构建方式） 因子的回测效果 （本报告中未提供独立因子的具体测试结果取值）