根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合模型[15][16] * 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[15][16] * 模型具体构建过程： 1. 构建分析师推荐股票池：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股票池[16] 2. 双层优选：对分析师推荐股票池中的股票进行基本面和技术面两个维度的精选，具体筛选标准未在提供内容中详细说明[16] 2. 因子名称：250日新高距离[23] * 因子构建思路：用于量化个股股价接近其历史最高点的程度，触及新高的个股可被视为市场的风向标[21][23] * 因子具体构建过程：计算最新收盘价与过去250个交易日最高收盘价的相对距离 $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 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[23] * 因子评价：该因子是动量、趋势跟踪策略的有效性指标之一，在港股市场中动量效应尤其显著[21] 3. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[23][24] * 模型构建思路：根据分析师关注度、股价相对强弱、股价路径平稳性、创新高连续性等角度，在过去20个交易日创出过250日新高的股票池中筛选出趋势更为稳健的创新高股票[23] * 模型具体构建过程： 1. 样本池：全部港股，但需剔除成立时间不超过15个月的股票[24] 2. 分析师关注度筛选：过去6个月买入或增持评级的分析师研报不少于5份[24] 3. 股价相对强弱筛选：过去250日涨跌幅位于样本池前20%[24] 4. 股价平稳性筛选：在满足上述条件的股票池内，用以下两个指标综合打分，取排名在前50%的股票（最少取50只）[24] * 价格路径平滑性（股价位移路程比）：过去120日涨跌幅绝对值 / 过去120日日涨跌幅绝对值加总[23][24] * 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[24] 5. 趋势延续性筛选：对经过上述筛选的股票，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只作为最终的平稳创新高股票[24] 模型的回测效果 1. 港股精选组合模型[20] * 全样本年化收益：19.11% * 全样本超额收益（相对恒生指数）：18.48% * 全样本信息比率（IR）：1.22 * 全样本跟踪误差：14.55% * 全样本收益回撤比：0.78 * 全样本相对最大回撤：23.73% 2. 平稳创新高股票筛选模型[29] * 该模型筛选出的股票列表及其部分特征指标（如250日新高距离、过去250日涨跌幅等）已在报告中列出，但未提供该策略组合的整体回测绩效指标（如年化收益、信息比率等）[29] 量化因子与构建方式 （报告中提及的独立因子已在“量化模型与构建方式”部分总结，此处不再重复） 因子的回测效果 （报告未提供独立因子的分层测试回测结果，如IC、IR等）