量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合策略[14] * 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]。 * 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：对上述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，具体筛选标准未在本文中详述，但提及了“基本面支撑”和“技术面共振”两个方向[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过去250个交易日最高价的程度，以识别创新高或接近新高的股票。研究表明，股价接近52周（约250日）最高价的股票未来收益可能更高[20]。 * 因子具体构建过程： 1. 计算股票在过去250个交易日内的收盘价最大值：ts_max(Close, 250)[22]。 2. 使用最新收盘价 Closet 与过去250日最高价进行比较，计算250日新高距离[22]。 3. 公式： $250 日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$[22] 4. 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，则因子值为0；若最新收盘价较新高回落，则因子值为正，表示回落的幅度[22]。 3. 模型名称：平稳创新高股票筛选模型[22] * 模型构建思路：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，在过去20个交易日创出过250日新高的股票池中，进一步筛选出“平稳”创新高的股票，以捕捉更具持续性的趋势[22]。 * 模型具体构建过程：采用多步骤筛选法[22][23]。 1. 初始样本池：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，获得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. 股价平稳性综合打分：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标综合打分，并取排名在前50%的股票（最少取50只）[23]。 * 价格路径平滑性：使用“股价位移路程比”指标，具体计算公式未在本文中给出[23]。 * 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只股票作为最终输出[23]。 模型的回测效果 1. 港股精选组合策略模型[15][18] * 年化收益：19.08%[15] * 相对恒生指数超额收益：18.06%[15] * 信息比率（IR）：1.19[18] * 跟踪误差：14.60%[18] * 最大回撤：23.73%[18] * 收益回撤比：0.76[18] 因子的回测效果 （注：报告中未提供250日新高距离因子的独立测试结果，如IC值、分组收益等。该因子被用作“平稳创新高股票筛选模型”的组成部分。）