根据研报内容，现总结如下： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：250日新高距离**[11] * **因子构建思路**：该因子用于衡量当前股价相对于过去250个交易日最高价的回落幅度，以量化股票的创新高程度和趋势强度[11] * **因子具体构建过程**：具体计算方法是，取最新收盘价除以过去250个交易日收盘价的最大值，然后用1减去该比值[11] 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，则该因子值为0；若股价自高点回落，则该因子为正值，代表回落幅度[11] 2. **因子名称：平稳创新高股票筛选因子（复合因子）**[24][26] * **因子构建思路**：该复合因子旨在从创新高股票中，进一步筛选出价格路径平稳、趋势延续性好的股票，其理论基础在于研究表明平滑的动量效应可能更强[24] * **因子具体构建过程**：筛选过程分为多个步骤： 1. **初筛股票池**：首先筛选出过去20个交易日内创过250日新高的股票[24] 2. **分析师关注度**：要求过去3个月内买入或增持评级的分析师研报不少于5份[26] 3. **股价相对强弱**：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[26] 4. **股价平稳性与创新高持续性综合打分**：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[26]： * **价格路径平滑性**：使用股价位移路程比指标，具体计算公式在报告中以图示表示，但未在文本中详细给出数学表达式[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[26] 5. **趋势延续性**：最后，根据过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值进行排序，选取排名靠前的50只股票作为最终的平稳创新高股票[26] 因子回测效果 （注：本报告主要展示了特定时点（2025年10月17日）的截面数据和分析结果，并未提供因子在历史时间序列上的传统回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR等）[12][13][19][20][27][30][31][32]）

根据提供的金融工程周报内容，以下是关于报告中涉及的量化模型和因子的总结。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：250日新高距离**[11] * **因子构建思路**：该因子用于度量当前价格相对于过去一段时间内最高价格的回落幅度，其理论基础是研究表明股价在接近52周（250日）最高价时，未来收益往往更高，体现了动量和趋势跟踪效应[11] * **因子具体构建过程**：具体计算步骤如下： * 首先，计算过去250个交易日（约一年）的收盘价最大值，记为 `ts_max(Close, 250)`[11] * 然后，使用最新收盘价 `Close_t` 与这个最大值进行比较[11] * 因子值的计算公式为： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$[11] * 当最新收盘价创出新高时，分母等于分子，因子值为0；当价格从高点回落时，因子值为正数，代表回落的幅度[11] 2. **因子名称：平稳创新高股票筛选因子**[25][27] * **因子构建思路**：该复合因子旨在从创出新高的股票中，进一步筛选出价格路径相对平滑、趋势更具持续性的股票，其理论基础是研究指出平滑的动量比跳跃的动量效应更强大，可能由于“温水煮青蛙”效应导致关注度较低、持续性更好[25] * **因子具体构建过程**：这是一个多步骤的筛选流程，具体如下： * **初筛股票池**：首先筛选出上市满15个月，且在过去20个交易日内创出过250日新高的股票[19][25] * **分析师关注度**：要求过去3个月内，获得买入或增持评级的分析师研报数量不少于5份[27] * **股价相对强弱**：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[27] * **股价平稳性与持续性综合打分**：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[27]： * **价格路径平滑性（股价位移路程比）**：该指标衡量价格变动的平滑程度，计算公式为 `过去120日涨跌幅的绝对值 / 过去120日日涨跌幅绝对值加总`[25][27] * **创新高持续性**：使用过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值来衡量[27] * **趋势延续性**：最后，使用过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值进行排序，选取排名最靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[27] 模型的回测效果 *此部分在提供的报告内容中未涉及具体模型的回测指标数据。* 因子的回测效果 *此部分在提供的报告内容中未涉及具体因子的IC值、IR等统计检验指标数据。报告主要展示了基于因子（如250日新高距离）计算出的当前市场截面数据，例如各指数、行业、个股的因子取值，而非因子的历史表现回测结果。*[12][13][15][19][20][28][30][31][32]

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**：通过计算股票最新收盘价与过去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**： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中： - $Closet$为最新收盘价 - $ts\_max(Close,250)$为过去250个交易日收盘价最大值 当收盘价等于250日最高价时取值为0，回落时为正数[11] **模型评价**：基于行为金融学中的动量效应理论，适用于趋势跟踪策略 2. **模型名称**：平稳创新高筛选模型 **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[26][28] **模型具体构建过程**： - **分析师关注度**：过去3个月买入/增持评级研报≥5份[28] - **股价相对强弱**：过去250日涨跌幅全市场前20%[28] - **股价平稳性**： - 位移路程比 = $\frac{过去120日涨跌幅的绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$[26] - 创新高持续性：过去120日250日新高距离的时间序列均值[28] - 趋势延续性：过去5日250日新高距离的时间序列均值[28] 最终取综合排名前50只股票[28] 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**：反映股票价格接近历史高点的程度，用于捕捉动量效应[11] **因子具体构建过程**： $$因子值 = 1 - \frac{当日收盘价}{过去250日最高收盘价}$$ 计算范围覆盖全市场股票[11][12] 2. **因子名称**：股价路径平稳性因子 **因子构建思路**：通过位移路程比衡量股价上涨过程的平滑程度[26] **因子具体构建过程**： $$平稳性指标 = \frac{|P_{t}-P_{t-120}|}{\sum_{i=1}^{120}|P_{t-i+1}-P_{t-i}|}$$ 其中$P_t$表示第t日收盘价[26] 3. **因子名称**：创新高持续性因子 **因子构建思路**：量化股票维持创新高状态的能力[28] **因子具体构建过程**：计算过去120日每日250日新高距离的移动平均值[28] 模型的回测效果 1. **250日新高距离模型**： - 上证指数新高距离0.00%（2025/7/11）[12] - 创业板指新高距离13.46%[12] - 中证2000指数中16.15%成分股创新高[20] 2. **平稳创新高筛选模型**： - 全市场筛选出38只平稳创新高股票（2025/7/11）[29] - 制造板块占比最高（11只），其中国防军工行业最突出[29] 因子的回测效果 1. **250日新高距离因子**： - 电力及公用事业行业因子值0.00%（最优）[13] - 食品饮料行业因子值显著偏高（表现最弱）[13] 2. **股价路径平稳性因子**： - 胜宏科技等标的显示高平稳性（位移路程比靠前）[32] 3. **创新高持续性因子**： - 药明康德保持0%新高距离达7天[32] - 南华期货实现220%的250日涨幅[32]