国信证券·2026-01-23 17:19量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：250日新高距离[11] * 因子构建思路：该因子用于衡量当前价格距离过去250个交易日最高点的回落幅度，其理论基础在于研究表明股价接近52周（约250日）最高价时，未来收益往往更高，是动量与趋势跟踪策略的核心指标之一[11]。 * 因子具体构建过程：对于每个标的（个股、指数等），计算其最新收盘价与过去250个交易日收盘价最大值的相对距离。具体公式如下： 其中，代表最新收盘价，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，则该因子值为0；若价格从高点回落，则该因子为正值，表示回落的幅度[11]。 2. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[27][29] * 模型构建思路：该模型旨在从近期创出新高的股票中，进一步筛选出具有更强动量持续性的“平稳创新高”股票。其思路结合了分析师关注度、股价相对强弱、以及动量的时间序列特性（如路径平滑性、持续性），旨在规避“彩票型”股票，筛选出遵循平滑价格路径、动量效应可能更强大的标的[27]。 * 模型具体构建过程：模型采用多步骤条件筛选法，在“过去20个交易日创出过250日新高”的股票池中进行[27]。 1. 分析师关注度筛选：过去3个月内，获得“买入”或“增持”评级的分析师研报数量不少于5份[29]。 2. 股价相对强弱筛选：过去250日涨跌幅位于全市场前20%[29]。 3. 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，选取排名在前50%的股票[29]： * 价格路径平滑性：使用股价位移路程比进行衡量。具体计算公式为：过去120日涨跌幅的绝对值 / 过去120日日涨跌幅绝对值加总[27]。该比值越接近1，表明价格路径越平滑。 * 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。该值越小，表明在考察期内股价越持续地接近或创出新高[29]。 4. 趋势延续性筛选：在通过平稳性筛选的股票中，计算过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并选取该值排序最靠前的50只股票作为最终输出[29]。 模型的回测效果 本报告未提供量化模型（如平稳创新高股票筛选模型）的历史回溯测试绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。报告内容主要为截至特定时点（2026年1月23日）的模型应用结果展示，而非历史回测统计[12][13][20][30]。 因子的回测效果 本报告未提供量化因子（如250日新高距离）的因子测试绩效指标（如IC值、ICIR、多空收益、分组收益等）。报告内容主要为截至特定时点（2026年1月23日）的因子截面数据展示[12][13][16]。