量化模型与构建方式 1. 模型名称：港股精选组合模型[15][16] * 模型构建思路： 基于分析师推荐事件构建股票池，再结合基本面和技术面对股票池进行双层精选，旨在选出同时具备基本面支撑和技术面共振的股票[15][16]。 * 模型具体构建过程： 1. 构建分析师推荐股票池： 以三种分析师推荐事件作为信号源：分析师上调盈利预测、分析师首次关注、分析师研报标题出现超预期事件[16]。 2. 基本面与技术面精选： 对分析师推荐股票池中的股票，从基本面和技术面两个维度进行筛选，具体筛选标准未在本文档中详细说明，但提及可参考专题报告《基于分析师推荐视角的港股投资策略》[15][16]。 * 模型评价： 该模型旨在捕捉具备基本面支撑和技术面共振的超预期股票，是一种结合了事件驱动、基本面和技术面的复合选股策略[16]。 2. 模型/因子名称：平稳创新高股票筛选模型[23][24] * 模型/因子构建思路： 在近期创出250日新高的股票中，通过分析师关注度、股价相对强弱、股价路径平稳性、创新高连续性等多个维度进行综合筛选，旨在找出趋势健康且受关注的“平稳创新高”股票[21][23]。 * 模型/因子具体构建过程： 1. 初始股票池： 全部港股，但剔除成立时间不超过15个月的股票[24]。 2. 创新高筛选： 筛选出过去20个交易日内曾创出250日新高的股票[23]。其中，250日新高距离的计算公式为： $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 其中，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。该值越小，表明股价离新高越近[23]。 3. 多维度筛选： * 分析师关注度： 过去6个月内，买入或增持评级的分析师研报不少于5份[24]。 * 股价相对强弱： 过去250日涨跌幅位于全样本池（即初始股票池）的前20%[24]。 * 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，取排名在前50%的股票（最少取50只）[24]： * 价格路径平滑性： 股价位移路程比，计算公式为 过去120日涨跌幅绝对值 / 过去120日日涨跌幅绝对值加总[23][24]。 * 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[24]。 * 趋势延续性： 过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，取排序靠前的50只股票[24]。 模型的回测效果 1. 港股精选组合模型[16][20] * 回测区间： 20100101-20251231[16] * 年化收益： 19.08%[16][20] * 超额收益（相对恒生指数）： 18.06%[16][20] * 信息比(IR)： 1.19[20] * 跟踪误差： 14.60%[20] * 最大回撤： 23.73%[20] * 收益回撤比： 0.76[20] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：250日新高距离[23] * 因子构建思路： 衡量当前股价距离其过去250日最高点的回落幅度，用于识别创新高及接近新高的股票[21][23]。 * 因子具体构建过程： 计算公式为： $250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 其中，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；若股价自高点回落，则该值为正，表示回落幅度[23]。 2. 因子名称：价格路径平滑性（股价位移路程比）[23][24] * 因子构建思路： 通过比较股价在一定时期内的净涨跌幅与累计波动幅度，来衡量股价上涨或下跌路径的平稳程度。比值越高，表明路径越平滑（趋势性越强，波动越小）[23][24]。 * 因子具体构建过程： 计算公式为： $价格路径平滑性 = \frac{|过去120日涨跌幅|}{过去120日每日涨跌幅绝对值之和}$ 其中，分子为过去120日的累计涨跌幅绝对值，分母为过去120日每日涨跌幅绝对值之和[23][24]。 因子的回测效果 (注：本文档未提供单个因子的独立回测效果指标，如IC、IR、多空收益等。因子主要用于构建“平稳创新高股票筛选模型”，其效果体现在该模型的选股结果中。)