量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合模型[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，构建港股精选股票组合[15][17]。 * 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[17]。 2. 双层筛选：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[15][17]。 * 模型评价：该模型在港股市场回测区间（20100101-20250630）内表现优异，年化收益和超额收益显著[17]。 2. 因子名称：250日新高距离[23] * 因子构建思路：该因子用于量化股票价格接近其历史最高价的程度，数值越小表示越接近新高，常用于捕捉动量效应和趋势[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。 * 公式：$250日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$ * 公式说明：其中，$Close_t$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。若最新收盘价创出新高，则因子值为0；若最新收盘价较新高回落，则因子值为正，表示回落幅度[23]。 3. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[23][24] * 模型构建思路：该模型旨在从近期创出新高的股票中，进一步筛选出分析师关注度高、股价走势相对强劲且路径平稳的股票，以捕捉更高质量的趋势机会[3][23]。 * 模型具体构建过程：在过去20个交易日创出过250日新高的股票池中，按以下步骤进行筛选[23]： 1. 样本池：全部港股，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，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）[24]： * 价格路径平滑性：股价位移路程比。计算公式为：$\text{股价位移路程比} = \frac{\text{过去120日涨跌幅绝对值}}{\text{过去120日日涨跌幅绝对值加总}}$[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[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只股票作为最终组合[24]。 模型的回测效果 1. 港股精选组合模型[20] * 全样本（2010-2025）年化收益：19.08%[20] * 全样本（2010-2025）年化超额收益（相对恒生指数）：18.06%[20] * 全样本（2010-2025）信息比率（IR）：1.19[20] * 全样本（2010-2025）跟踪误差：14.60%[20] * 全样本（2010-2025）最大回撤：23.73%[20] * 全样本（2010-2025）收益回撤比：0.76[20] * 2025年绝对收益：53.23%[18][20] * 2025年超额收益（相对恒生指数）：25.46%[18][20] * 2025年信息比率（IR）：1.19[20] * 2025年跟踪误差：16.65%[20] * 2025年最大回撤：13.06%[20] * 2025年收益回撤比：1.95[20]