量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合模型[14][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，构建港股精选股票组合[14][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. 基本面与技术面双层筛选：对分析师推荐股票池中的股票，从基本面和技术面两个维度进行精选，具体筛选标准未在本文中详细展开[14][16]。 2. 因子名称：250日新高距离[20][22] * 因子构建思路：该因子用于量化个股股价接近其历史最高价的程度，基于学术研究和投资实践，认为股价接近或创出新高是未来表现强势的信号[20]。 * 因子具体构建过程： 1. 计算过去250个交易日收盘价的最大值。 2. 使用最新收盘价与过去250日最高价计算距离。 3. 具体公式为： $250日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$ 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[22]。 4. 若最新收盘价创出新高，则该因子值为0；若最新收盘价较新高回落，则该因子为正值，表示回落幅度[22]。 3. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[22][23] * 模型构建思路：该模型旨在从近期创出新高的股票中，进一步筛选出具备分析师关注、股价走势强劲且路径平稳的股票，以捕捉更高质量的趋势信号[22]。 * 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[22]： 1. 样本池：全部港股，但剔除成立时间不超过15个月的股票[23]。 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[23]。 3. 股价相对强弱筛选：过去250日涨跌幅位于样本池前20%[23]。 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）[23]： * 价格路径平滑性：股价位移路程比。具体公式为： $股价位移路程比 = \frac{过去120日涨跌幅绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$ [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]。 5. 趋势延续性筛选：根据过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值进行排序，最终取排序靠前的50只股票[23]。 模型的回测效果 1. 港股精选组合模型[16][19] * 全样本年化收益：19.08%[16][19] * 全样本相对恒生指数超额收益：18.06%[16][19] * 全样本信息比率(IR)：1.19[19] * 全样本相对最大回撤：23.73%[19] * 全样本跟踪误差：14.60%[19] * 全样本收益回撤比：0.76[19] 因子的回测效果 (本报告中未提供单个因子的独立测试结果，如IC、IR等)