量化模型与构建方式 1. **模型名称**：港股精选组合模型 - **模型构建思路**：基于分析师推荐事件（上调盈利预测、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][14] - **模型具体构建过程**： 1. 事件筛选：捕捉分析师上调盈利预测、首次覆盖或标题含“超预期”的研报事件 2. 基本面筛选：从事件股票池中选取盈利增速、估值等指标优于行业的个股 3. 技术面筛选：结合股价动量、突破新高等技术指标进一步精选 - **模型评价**：兼顾基本面逻辑与技术面趋势，长期超额收益显著[14] 2. **模型名称**：平稳创新高股票筛选模型 - **模型构建思路**：从创250日新高的股票中筛选具备持续动量的个股，结合分析师关注度与价格路径平滑性[19][21] - **模型具体构建过程**： 1. 初筛条件： - 样本池：上市超15个月的港股 - 分析师关注度：过去6个月≥5份买入/增持评级研报 - 股价强度：过去250日涨幅前20%[22] 2. 精细筛选： - 价格路径平滑性：计算位移路程比 $$ \text{平滑性} = \frac{\text{过去120日涨跌幅绝对值}}{\text{过去120日日涨跌幅绝对值加总}} $$ - 创新高持续性：过去120日250日新高距离的均值[21] - 趋势延续性：过去5日新高距离的均值[22] 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，捕捉趋势延续性[21] - **因子具体构建过程**： $$ \text{250日新高距离} = 1 - \frac{\text{Closet}}{\text{ts\_max(Close, 250)}} $$ 其中`Closet`为当日收盘价，`ts_max(Close, 250)`为过去250日最高价[21] - **因子评价**：有效识别处于强势趋势的股票，但需结合其他指标避免追高 模型的回测效果 1. **港股精选组合模型**： - 年化收益19.11%，超额收益18.48%（vs恒生指数） - 最大回撤23.73%，信息比率(IR)1.22，跟踪误差14.55%[18] - 2025年收益50.61%，超额24.05%[16] 2. **平稳创新高股票筛选模型**： - 2025年医药板块16只入选股票平均涨幅276.6%（如诺诚健华），科技板块9只平均涨幅193.0%（如OSL集团）[27] 因子的回测效果 1. **250日新高距离因子**： - 入选股票平均250日涨幅215.3%（如心动公司226.7%），20日涨幅中位数18.6%[27] - 创新高后5日内平均延续涨幅12.4%（传媒板块最高达18.9%）[27]