量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[3][25][27] * 模型构建思路：从近期创出250日新高的股票池中，通过多维度条件筛选出具有“平稳创新高”特征的股票。该模型结合了分析师观点、股价动量强度、价格路径的平滑性以及创新高趋势的持续性，旨在筛选出动量效应可能更强、更具持续性的标的[25][27]。 * 模型具体构建过程：模型分步骤进行筛选，具体步骤如下： 1. 初选股票池：筛选出过去20个交易日创出过250日新高的股票[19][25]。 2. 分析师关注度筛选：要求过去3个月内，获得“买入”或“增持”评级的分析师研报不少于5份[27]。 3. 股价相对强弱筛选：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[27]。 4. 股价平稳性与创新高持续性综合筛选：在满足上述条件的股票中，使用以下两个指标综合打分，并选取排名在前50%的股票[27]： * 价格路径平滑性：使用股价“位移路程比”指标衡量，公式如下： $价格路径平滑性 = \frac{过去120日涨跌幅的绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$ 该指标值越接近1，表明价格路径越平滑（趋势性强），越接近0则表明路径波动大（噪音多）[25][27]。 * 创新高持续性：使用过去120日的“250日新高距离”在时间序列上的均值来衡量。该值越小，表明股票在近期持续接近或创出新高，创新高状态越持续[27]。 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，并选取该值排序靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[27]。 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：该因子用于量化当前价格相对于过去一段时间内最高价格的偏离程度，是衡量股价是否处于强势趋势或接近突破状态的关键指标。其理论基础源于股价在接近52周（约250日）最高价时未来收益更优的发现[11]。 * 因子具体构建过程：对于给定股票在时间t的收盘价，计算其250日新高距离的公式为： $250日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$ 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[11]。 * 若最新收盘价创出新高，则因子值为0。 * 若最新收盘价较历史最高价有所回落，则因子值为正，表示回落幅度[11]。 * 因子评价：该因子是趋势跟踪和动量策略的核心指标之一，能够有效识别处于强势上涨通道或突破临界点的股票[11]。 模型的回测效果 （注：报告未提供平稳创新高股票筛选模型的回溯测试绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率(IR)等定量结果。） 因子的回测效果 （注：报告未提供“250日新高距离”因子在选股中的独立测试绩效指标，如因子IC值、IR、多空组合收益等定量结果。）