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相对于过去一段时间内最高价格的回落幅度，是动量效应和趋势跟踪策略的核心指标。当价格接近或创出新高时，通常被认为具有强势的上涨动能[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（约一年）内最高收盘价的相对距离。 * 具体计算公式为： * 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250日新高，则因子值为0；若价格从高点回落，则因子值为正，数值越大表示回落幅度越大[11]。 2. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[26][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“平稳”上涨特征的股票。其理论基础在于，研究表明遵循平滑价格路径的高动量股收益，相较遵循跳跃价格路径的高动量股收益更高，存在“温水煮青蛙”效应，平滑的动量效应可能更强大[26]。 * 模型具体构建过程：这是一个多步骤的筛选模型，具体流程如下： 1. 初选股票池：筛选出过去20个交易日曾创出250日新高的股票[20]。 2. 应用筛选条件：在初选股票池中，依次应用以下条件进行筛选[29]： * 分析师关注度：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。 * 股价相对强弱：过去250日涨跌幅位于全市场前20%。 * 股价平稳性：使用以下两个指标对满足上述条件的股票进行综合打分，并选取排名在前50%的股票。 * 价格路径平滑性：股价位移路程比。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[26]。 * 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。 * 趋势延续性：对经过上述步骤筛选出的股票，计算其过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并选取该值排序靠前的50只股票作为最终输出[29]。 模型的回测效果 本报告为市场热点追踪周报，主要展示特定时点（2026年3月27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（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。 因子的回测效果 本报告为市场热点追踪周报，主要展示特定时点（2026年3月27日）的截面数据与筛选结果，未提供因子在历史时间序列上的回测绩效指标（如IC值、IR、多空收益等）。 模型与因子的应用结果（截至2026年3月27日） 1. 250日新高距离因子取值： * 主要宽基指数：上证指数（6.43%）、深证成指（5.13%）、沪深300（6.01%）、中证500（10.64%）、中证1000（9.51%）、中证2000（9.52%）、创业板指（2.73%）、科创50（16.40%）[2][12]。 * 中信一级行业指数：电力及公用事业（2.03%）、电力设备及新能源（4.75%）、煤炭（4.56%）、通信（2.83%）、石油石化（14.61%）距离新高较近；食品饮料、商贸零售、综合金融、非银行金融、房地产等行业距离新高较远[2][13]。 * 概念指数：锂矿、钠离子电池、电力公用事业、储能、光伏逆变器、电气部件与设备、锂电池等概念指数距离250日新高较近[2][15]。 2. 平稳创新高股票筛选模型输出： * 应用该模型，从全市场961只近期创新高股票中[20]，最终筛选出14只平稳创新高股票，包括亚翔集成、佰维存储、盐湖股份等[3][30]。 * 板块分布：周期板块（6只）、科技板块（6只）入选数量最多[3][30]。周期板块中基础化工行业最多；科技板块中电子行业最多[3][30]。 * 具体股票列表及部分指标：详见报告表1，列出了14只股票的代码、名称、所属行业、流通市值、最近创新高日期、当前250日新高距离、过去250日涨跌幅、过去20日涨跌幅、过去3个月获推荐研报数量等信息[33]。