量化模型与构建方式 1. 模型名称：250日新高距离模型[11] * 模型构建思路：该模型基于动量效应和趋势跟踪理论，通过计算当前价格与过去一段时间内最高价格的相对距离，来衡量股票、指数或行业接近其历史高点的程度，以此作为市场趋势强弱的指标[11]。 * 模型具体构建过程：对于任意标的（个股、指数、行业指数等），在时间点t，计算其250日新高距离。具体公式如下： $250日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$ 其中，(Close_t) 代表最新收盘价，(ts_max(Close, 250)) 代表过去250个交易日收盘价的最大值[11]。若最新收盘价创出新高，则分子分母相等，该值为0；若价格从高点回落，则该值为正，数值越大表示回落幅度越大[11]。 2. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[26][28] * 模型构建思路：该模型旨在从创新高的股票中，进一步筛选出具备更强动量持续性的股票。其思路结合了分析师关注度、股价相对强度，并特别强调了股价路径的平稳性（平滑动量）和创新高的持续性，以过滤掉波动剧烈或动量可能衰竭的标的[26][28]。 * 模型具体构建过程：该模型是一个多步骤的筛选流程，具体步骤如下： 1. 初选股票池：筛选出上市满15个月，且在过去20个交易日内创出过250日新高的股票[19]。 2. 分析师关注度筛选：要求过去3个月内，获得“买入”或“增持”评级的分析师研报不少于5份[28]。 3. 股价相对强弱筛选：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[28]。 4. 股价平稳性与创新高持续性综合筛选：在满足上述条件的股票池内，使用两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[28]。 * 价格路径平滑性指标：股价位移路程比。计算公式为：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]。该值越小，表明价格路径越平滑。 * 创新高持续性指标：过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值[28]。该值越小，表明在考察期内越持续地接近或创出新高。 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，并选取该值排序靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[28]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：250日新高距离因子[11] * 因子构建思路：作为动量因子的一种具体形式，该因子通过度量价格接近历史高点的程度，来捕捉资产的趋势强度。理论基础包括George (2004)的52周高价效应、欧奈尔CANSLIM体系中的“领头羊”原则以及米勒维尼对“52周新高”的关注[11]。 * 因子具体构建过程：与上述模型构建过程相同，对于单个股票i，在时间点t，计算其因子值： $250日新高距离_i = 1 - \frac{Close_{i,t}}{ts\_max(Close_i, 250)}$ 其中，(Close_{i,t}) 是股票i在t时刻的收盘价，(ts_max(Close_i, 250)) 是股票i过去250个交易日收盘价的最大值[11]。该因子值为0表示创出新高，为正值表示从高点回落。 2. 因子名称：价格路径平滑性因子[26] * 因子构建思路：该因子基于“温水煮青蛙”效应和平滑动量收益更高的研究结论，通过比较股价的净位移与总波动路程，来刻画股价上涨过程的平稳程度，避免选择那些通过短期剧烈波动（类似彩票型股票）实现上涨的标的[26]。 * 因子具体构建过程：对于股票i，在时间点t，计算过去120个交易日的价格路径平滑性。公式表达为： $价格路径平滑性_i = \frac{|R_{i, t-119:t}|}{\sum_{k=t-119}^{t} |r_{i,k}|}$ 其中，(R_{i, t-119:t}) 表示股票i从t-119日到t日的累计涨跌幅（位移），(r_{i,k}) 表示股票i在第k日的日收益率。分母是过去120日每日收益率绝对值的总和（路程）[26]。因子值越小，表明股价路径越平滑。 3. 因子名称：创新高持续性因子[28] * 因子构建思路：该因子用于衡量一只股票在较长时间窗口内维持强势（接近新高）的状态是否具有持续性，而不仅仅是短暂突破。持续的强势可能意味着更稳固的趋势。 * 因子具体构建过程：对于股票i，在时间点t，计算其过去120个交易日内每日的250日新高距离，然后求这些距离值的时序均值。 $创新高持续性_i = \frac{1}{120} \sum_{k=t-119}^{t} (1 - \frac{Close_{i,k}}{ts\_max(Close_i, 250)_{截至k日}})$ 该均值越小，说明股票在考察期内越持续地保持在历史高点附近[28]。 4. 因子名称：趋势延续性因子[28] * 因子构建思路：该因子用于捕捉股票在近期（短期）内维持强势趋势并可能继续向上的状态，是动量效应的短期度量。 * 因子具体构建过程：对于股票i，在时间点t，计算其过去5个交易日内每日的250日新高距离，然后求这些距离值的时序均值。 $趋势延续性_i = \frac{1}{5} \sum_{k=t-4}^{t} (1 - \frac{Close_{i,k}}{ts\_max(Close_i, 250)_{截至k日}})$ 该均值越小，说明股票在近期越持续地接近或创出新高，短期趋势延续性越强[28]。 模型的回测效果 注：本报告未提供基于历史数据的模型回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告主要展示了截至特定时点（2025年12月5日）的模型应用结果和截面数据[12][19][29]。 因子的回测效果 注：本报告未提供因子IC、IR、多空收益等历史回测绩效指标。报告主要展示了截至特定时点（2025年12月5日）的因子截面计算和应用结果[12][19][29]。