量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合模型[13] * 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[13]。 * 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[13]。 2. 双层优选：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[13]。 * 模型评价：该模型结合了分析师预期（基本面）和市场趋势（技术面），旨在捕捉具备双重驱动力的股票。 2. 因子名称：250日新高距离[21] * 因子构建思路：用于量化股票价格接近其历史最高价的程度，数值越小表示越接近新高，常用于识别趋势和动量效应[19][21]。 * 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。 * 公式：$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$[21] * 公式说明：Closet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。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[21]。 3. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[21] * 模型构建思路：从近期创过新高的股票中，根据分析师关注度、股价相对强弱、股价路径平稳性、创新高连续性等多个角度，筛选出趋势更为稳健的“平稳创新高”股票[2][21]。 * 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，按以下步骤筛选[21]： 1. 样本池：全部港股，但剔除成立时间不超过15个月的股票[22]。 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[22]。 3. 股价相对强弱筛选：过去250日涨跌幅位于样本池前20%[22]。 4. 股价平稳性筛选：在满足上述条件的股票池内，使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）[22]： * 价格路径平滑性：股价位移路程比（具体公式未提供）[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[22]。 5. 趋势延续性筛选：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，并取排序靠前的50只股票[22]。 模型的回测效果 1. 港股精选组合模型[18] * 全样本（20100101-20251231）年化收益：19.08%[18] * 全样本相对恒生指数年化超额收益：18.06%[18] * 全样本信息比率（IR）：1.19[18] * 全样本相对最大回撤：23.73%[18] * 全样本跟踪误差：14.60%[18] * 全样本收益回撤比：0.76[18] 因子的回测效果 （报告未提供单个因子的独立测试结果，如IC、IR等）