量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合模型[14][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[14][15]。 * 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[15]。 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[14][15]。报告未详细说明具体使用的因子和筛选标准，但指出详细构建方式可参见专题报告《基于分析师推荐视角的港股投资策略》[14]。 * 模型评价：该模型在长期回测中表现优异，年化超额收益显著[15]。 2. 因子名称：250日新高距离[22] * 因子构建思路：该因子用于量化股票价格接近其近期历史高点的程度，是识别趋势和动量效应的重要指标[20][22]。 * 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： 其中，为最新收盘价，为过去250个交易日收盘价的最大值[22]。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，进一步筛选出趋势更为平稳、持续性更好的股票[3][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][23]： 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个月内，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。具体计算公式为： [22] * 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：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[23]。 模型的回测效果 1. 港股精选组合模型[19] * 全样本（20100101-20251231）年化收益：19.08%[19] * 全样本相对恒生指数年化超额收益：18.06%[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] 量化因子与构建方式 （本报告未提供除“250日新高距离”外其他独立因子的详细构建与测试结果） 因子的回测效果 （本报告未提供独立因子的具体测试指标取值）
港股投资周报：港股市场大幅调整，能源板块领涨-20260307
国信证券·2026-03-07 15:50