根据提供的研报内容，以下是关于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股价相对于过去250个交易日（约一年）最高点的回落幅度，数值越小代表股价越接近前期高点，通常与动量效应和趋势跟踪策略相关[11] * **因子具体构建过程**：计算步骤如下： 1. 获取股票在过去250个交易日的每日收盘价序列 2. 计算过去250个交易日收盘价的最大值：$$ts\_max(Close, 250)$$[11] 3. 获取最新收盘价 $$Close_t$$[11] 4. 计算250日新高距离：$$250日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$$[11] 当最新收盘价创出250日新高时，该因子值为0；当股价从高点回落时，该因子为正值，表示回落的幅度[11] 2. **因子名称：平稳创新高股票筛选因子（复合因子）**[25][27] * **因子构建思路**：该复合因子旨在从创出250日新高的股票中，进一步筛选出价格路径相对平滑、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[25] * **因子具体构建过程**：这是一个多步骤的筛选流程，具体条件如下： 1. **初选股票池**：筛选出过去20个交易日内曾创出250日新高的股票[19] 2. **分析师关注度**：过去3个月内，买入或增持评级的分析师研报数量不少于5份[27] 3. **股价相对强弱**：过去250日涨跌幅位于全市场前20%[27] 4. **股价平稳性筛选**：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**：使用股价位移路程比衡量，具体公式为 $$价格路径平滑性 = \frac{过去120日涨跌幅的绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$$[25][27] * **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[27] 5. **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，最终选取此指标排序靠前的50只股票[27] 模型的回测效果 *（注：报告中未提供具体量化模型的回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、信息比率（IR）、最大回撤等，因此此部分省略）* 因子的回测效果 *（注：报告中未提供单一因子或复合因子的具体回测绩效指标，如IC值、ICIR、因子多空收益、年化收益等，因此此部分省略）*