量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称：250日新高距离[11] * 构建思路：该指标用于衡量当前价格相对于过去一段时间内最高价格的回落幅度，是动量与趋势跟踪策略的核心观测指标。当价格创出新高时，该值为0；价格从高点回落时，该值为正，表示回落比例[11]。 * 具体构建过程：对于任意标的（个股、指数、行业指数等），计算其最新收盘价与过去250个交易日（约一年）最高收盘价的相对距离。 * 公式为： $250 日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ * 其中，Closet 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]。 2. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[23][26] * 构建思路：该模型旨在从近期创出250日新高的股票中，进一步筛选出具有更强趋势延续潜力的“平稳创新高”股票。其理论基础是，遵循平滑价格路径的高动量股未来收益可能优于遵循跳跃价格路径的高动量股[23]。模型从分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性、创新高持续性等多个角度进行综合筛选[23][26]。 * 具体构建过程：筛选过程分为多个步骤，在满足前序条件的股票池中逐步筛选。 1. 初始股票池：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：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[26]。 3. 股价相对强弱筛选：过去250日涨跌幅位于全市场前20%[26]。 4. 股价平稳性与趋势筛选：在满足上述条件的股票池内，使用以下指标综合打分，并取排名在前50%的股票[26]。 * 价格路径平滑性：使用“股价位移路程比”指标。位移指股价从期初到期末的净变动，路程指股价每日涨跌幅绝对值的累计。该比值越接近1，表明价格路径越平滑，波动越小[23]。 * 公式可理解为： $价格路径平滑性 = \frac{|过去120日涨跌幅|}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$ * 创新高持续性：过去120个交易日的“250日新高距离”在时间序列上的均值。该值越小，表明在近期内股价持续接近或创出新高的状态越稳定[26]。 5. 最终筛选：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”，并取该值排序靠前的50只股票，作为最终的“平稳创新高股票”[26]。 模型的回测效果 本报告为市场监测周报，主要展示特定时点（2026年3月6日）的截面数据与筛选结果，未提供模型或因子在历史时间序列上的回测绩效指标（如年化收益、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。 量化因子与构建方式 本报告未独立构建和测试用于多因子模型的传统Alpha因子，其核心内容围绕“250日新高距离”这一指标展开监测和筛选。 因子的回测效果 本报告未提供因子的IC、IR、多空收益等传统因子测试结果。