量化模型与构建方式 1. **模型名称**：250日新高距离模型 **模型构建思路**：通过计算当前收盘价与过去250日最高价的相对距离，识别接近或突破历史高点的股票，捕捉动量效应[11] **模型具体构建过程**： - 定义公式： $$250\ 日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中，$Closet$为最新收盘价，$ts\_max(Close,250)$为过去250日收盘价最大值。若$Closet$创250日新高，则值为0；否则为正值表示回落幅度[11] **模型评价**：基于经典动量理论，适用于趋势跟踪策略，但对市场波动敏感 2. **模型名称**：平稳创新高股票筛选模型 **模型构建思路**：结合分析师关注度、股价路径平稳性等维度，筛选具有持续动量的股票[25][27] **模型具体构建过程**： - **筛选条件**： 1. 分析师关注度：过去3个月买入/增持评级研报≥5份[27] 2. 股价相对强弱：过去250日涨跌幅全市场前20%[27] 3. 股价平稳性： - 位移路程比（平滑性指标） - 创新高持续性：过去120日250日新高距离时间序列均值[25] 4. 趋势延续性：过去5日250日新高距离均值排序前50[27] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：创新高个股数量占比因子 **因子构建思路**：统计不同行业/板块/指数中创新高个股数量占比，反映市场热点分布[19][20] **因子具体构建过程**： - 计算各样本空间（行业/板块/指数）中过去20日创250日新高的股票数量占比[19] - 示例：银行行业创新高占比=创新高银行股数量/银行行业总股票数[19] 2. **因子名称**：股价路径平滑性因子 **因子构建思路**：通过位移路程比衡量股价波动平稳性[25] **因子具体构建过程**： - 计算公式： $$\text{位移路程比} = \frac{\text{过去120日涨跌幅绝对值}}{\text{过去120日日涨跌幅绝对值加总}}$$ 比值越低表明路径越平滑[25] --- 模型的回测效果 1. **250日新高距离模型**： - 上证指数新高距离：3.72% - 创业板指新高距离：21.19%[12] - 银行行业新高距离：0.00%（创历史新高）[13] 2. **平稳创新高股票筛选模型**： - 筛选结果：26只股票（如博瑞医药、小商品城等）[28] - 典型股票表现： - 胜宏科技：过去250日涨跌幅270%[31] - 仕佳光子：过去250日涨跌幅301%[31] --- 因子的回测效果 1. **创新高个股数量占比因子**： - 医药行业创新高数量：124只（全行业最高）[19] - 银行行业创新高占比：76.19%[19] - 中证2000指数创新高占比：15.05%[20] 2. **股价路径平滑性因子**： - 应用案例：筛选出的平稳创新高股票平均位移路程比低于同类股票[25][31]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：250日新高距离模型 - **模型构建思路**：通过计算当前收盘价与过去250日最高价的相对距离，衡量股票或指数接近历史高点的程度，用于捕捉市场趋势和动量效应[10] - **模型具体构建过程**： $$250\,日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ 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。若最新收盘价等于250日最高价，则距离为0；若回落，则距离为正值[10] - **模型评价**：基于经典动量理论，适用于趋势跟踪策略，但对市场反转信号不敏感 2. **模型名称**：平稳创新高股票筛选模型 - **模型构建思路**：结合分析师关注度、股价路径平稳性等多维度指标，从创新高股票中筛选具有持续动量的标的[23][25] - **模型具体构建过程**： - **筛选条件**： 1. 分析师关注度：过去3个月买入/增持评级研报≥5份[25] 2. 股价相对强弱：过去250日涨跌幅位于全市场前20%[25] 3. 股价平稳性： - 价格路径平滑性：计算位移路程比（过去120日涨跌幅绝对值 / 过去120日日涨跌幅绝对值加总）[23] - 创新高持续性：过去120日的250日新高距离时间序列均值[25] 4. 趋势延续性：过去5日的250日新高距离均值排序前50[25] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：250日新高距离因子 - **因子构建思路**：反映标的相对历史高点的位置，用于动量策略[10] - **因子具体构建过程**：同上述250日新高距离模型公式[10] - **因子评价**：简单直观，但需结合其他因子避免追高风险 2. **因子名称**：价格路径平滑性因子 - **因子构建思路**：通过位移路程比衡量股价波动平稳性，筛选平滑上涨的标的[23] - **因子具体构建过程**： $$位移路程比 = \frac{|过去120日涨跌幅|}{Σ|日涨跌幅|}$$ 比值越高表明价格路径越平滑[23] 模型的回测效果 1. **250日新高距离模型**： - 上证指数新高距离：3.23% - 中证2000新高距离：4.96% - 创业板指新高距离：19.86%[11][30] 2. **平稳创新高股票筛选模型**： - 筛选出42只股票，如胜宏科技（250日涨幅263%）、万辰集团（250日涨幅658%）[26][29] 因子的回测效果 1. **250日新高距离因子**： - 银行行业平均距离：0.88%（中信一级行业中排名前2）[12][30] - 医药行业创新高个股占比：24.95%（全行业最高）[18][21] 2. **价格路径平滑性因子**： - 筛选股票的平均位移路程比：0.82（高于全市场均值0.65）[23][29]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：港股精选组合策略** - **模型构建思路**：基于分析师推荐事件（盈利预测上调、首次关注、研报标题超预期）构建股票池，再通过基本面和技术面双重筛选选出超预期股票[13][15] - **模型具体构建过程**： 1. 事件筛选：捕捉分析师上调盈利预测、首次覆盖、标题含"超预期"的研报事件 2. 基本面筛选：要求过去6个月至少有5份买入/增持评级研报 3. 技术面筛选：过去250日涨跌幅位于全市场前20%，并通过位移路程比、新高距离均值等指标评估股价平稳性[15][21] - **模型评价**：结合了分析师预期与市场行为，兼顾基本面质量与动量效应[15] 2. **因子名称：平稳创新高股票筛选因子** - **因子构建思路**：通过250日新高距离、分析师关注度、股价平稳性等维度筛选具备持续动量的股票[19][21] - **因子具体构建过程**： 1. 基础筛选：剔除上市不足15个月的股票，要求过去6个月至少有5份买入/增持评级研报[22] 2. 动量筛选：过去250日涨跌幅前20%，计算公式： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中$Closet$为最新收盘价，$ts\_max(Close, 250)$为过去250日最高价[21] 3. 平稳性筛选： - 位移路程比 = 过去120日涨跌幅绝对值 / 过去120日日涨跌幅绝对值加总 - 创新高持续性 = 过去120日250日新高距离的时间序列均值[22] - **因子评价**：有效捕捉港股市场的动量效应，规避短期波动较大的伪突破股票[19] 模型的回测效果 1. **港股精选组合策略** - 全样本期（2010-2024）：年化收益17.02%，超额收益17.60%，IR 1.19，最大回撤23.73%[18] - 2024年：绝对收益24.35%，超额收益6.68%，IR 0.48[18] 2. **平稳创新高因子** - 入选股票平均250日涨跌幅：消费板块582.8%（泡泡玛特）、医药板块175.9%（诺诚健华）[27] - 创新高股票行业分布：消费（12只）、医药（11只）、大金融（10只）[21][27] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：250日新高距离因子** - **因子构建思路**：量化股价接近历史高点的程度，识别趋势延续性[21] - **因子具体构建过程**： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ 当$Closet$创250日新高时取值为0，回落时为正[21] 2. **因子名称：股价位移路程比** - **因子构建思路**：衡量价格路径的平滑程度，过滤波动过大的股票[22] - **因子具体构建过程**： $$位移路程比 = \frac{|过去120日涨跌幅|}{Σ|日涨跌幅|}$$ 比值越低表明价格路径越平滑[22] 因子的回测效果 1. **250日新高距离因子** - 创新高股票平均20日涨跌幅：传媒板块93.9%（阿里影业）、医药板块39.6%（信达生物）[27] 2. **股价位移路程比因子** - 筛选出的平稳创新高股票平均120日涨跌幅：医药板块122.5%（先声药业）、消费板块217.2%（中国东方教育）[27]