量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称：250日新高距离[11] 构建思路：用于衡量指数、行业、个股等价格接近其过去250个交易日最高点的程度，以追踪市场趋势和识别“领头羊”[11][18] 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： $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 其中，Closet代表最新收盘价，ts_max(Close, 250)代表过去250个交易日收盘价的最大值[11]。若最新收盘价创出新高，则该值为0；若价格从高点回落，则该值为正，代表回落幅度[11]。 2. 模型/因子名称：平稳创新高股票筛选模型[23][26] 构建思路：在创新高股票的基础上，结合分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性和创新高持续性等多个维度，筛选出趋势更为稳健、动量效应可能更强的股票[23][26] 具体构建过程：这是一个多步骤的筛选模型，具体步骤如下： * 初选股票池：筛选出上市满15个月，且在过去20个交易日内创出过250日新高的股票[19]。 * 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[26]。 * 股价相对强弱筛选：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[26]。 * 股价平稳性与创新高持续性综合打分：在满足以上条件的股票池内，使用以下两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[26]： 1. 价格路径平滑性（股价位移路程比）：该指标在报告中提及但未给出具体公式，通常定义为一段时间内的净涨幅（位移）与期间价格波动总幅度（路程）的比值，用于衡量价格上涨过程的流畅度[23][26]。 2. 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[26]。 * 趋势延续性最终筛选：对经过上述步骤筛选后的股票，计算其过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并选取该均值排序靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[26]。 模型的回测效果 本报告未提供量化模型（如250日新高距离因子或多因子筛选模型）在历史回测中的具体绩效指标（如年化收益、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。报告内容主要为截至特定时点（2026年5月15日）的截面数据展示和名单筛选[12][19][27]。 量化因子与构建方式 （本报告中的“250日新高距离”既可视为一个用于市场监测的指标，也可视为一个量化因子。其构建方式已在“量化模型与构建方式”部分详细说明，此处不再重复。） 因子的回测效果 本报告未提供“250日新高距离”因子在因子测试中的具体绩效指标（如IC值、ICIR、多空收益、分组收益等）。报告内容主要为截至特定时点（2026年5月15日）的截面数据展示[12][14][15]。