量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合策略[13][14] * 模型构建思路：该策略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，构建港股精选股票组合[13][14]。 * 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[14]。 2. 基本面与技术面精选：对上述股票池中的股票，从基本面和技术面两个维度进行进一步筛选，具体筛选标准未在本文档中详细说明，但提及可参考专题报告《基于分析师推荐视角的港股投资策略》[13][14]。 2. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[20][22][23] * 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、创新高连续性等多个角度，在过去20个交易日创出过250日新高的股票池中，筛选出“平稳创新高”的股票[2][22]。 * 模型具体构建过程： 1. 定义创新高距离：使用250日新高距离指标来衡量股票创新高情况。计算公式为： $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 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。该值越接近0，表示股价越接近历史高点[22]。 2. 设定筛选条件： * 样本池：全部港股，但剔除成立时间不超过15个月的股票[23]。 * 分析师关注度：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]。 * 股价相对强弱：过去250日涨跌幅位于样本池前20%[23]。 * 股价平稳性：在满足上述条件的股票池内，使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）[23]： * 价格路径平滑性：股价位移路程比。具体计算公式为： $股价位移路程比 = \frac{过去120日涨跌幅绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$ 该指标用于衡量股价上涨路径的平滑程度[22][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[23]。 * 趋势延续性：过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，取排序靠前的50只股票[23]。 模型的回测效果 1. 港股精选组合策略[18] * 全样本期 (20100101-20250630)：年化收益 19.11%，相对恒生指数超额收益 18.48%，信息比(IR) 1.22，跟踪误差 14.55%，最大回撤 23.73%，收益回撤比 0.78[18]。 * 2025年 (截至20250630)：绝对收益 41.02%，相对恒生指数超额收益 21.02%，信息比(IR) 2.03，跟踪误差 17.33%，最大回撤 10.77%，收益回撤比 1.95[18]。 * 2025年 (截至20251212)：绝对收益 59.33%，相对恒生指数超额收益 29.83%[1][17]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：250日新高距离[20][22] * 因子构建思路：该因子用于量化股票价格接近其过去250个交易日最高点的程度，是识别趋势强度和动量效应的重要指标[20]。 * 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。具体公式为： $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 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。当股票创出新高时，该因子值为0；股价从高点回落越多，该因子值越大[22]。 2. 因子名称：股价位移路程比（价格路径平滑性）[22][23] * 因子构建思路：该因子用于衡量股价在上涨过程中的路径平稳性或平滑性，位移与路程的比值越大，表明上涨路径越直接、回撤越小[22][23]。 * 因子具体构建过程：计算过去120日的累计涨跌幅绝对值与同期每日涨跌幅绝对值之和的比值。具体公式为： $股价位移路程比 = \frac{过去120日涨跌幅绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$ 该值介于0和1之间，值越大表明股价趋势越平稳[22][23]。 因子的回测效果 （报告中未提供单个因子的独立测试结果数据）