量化模型与构建方式 1. 模型名称：250日新高距离模型[11] 模型构建思路：通过计算当前价格与过去250日最高价的相对距离，来衡量股票或指数接近历史高点的程度，以此捕捉趋势强度和市场动量[11] 模型具体构建过程：对于给定的标的（股票或指数），首先获取其最新收盘价 ( Closet ) 和过去250个交易日的收盘价时间序列，计算该时间序列的最大值 ( ts_max(Close, 250) )。然后，应用以下公式计算250日新高距离： $250 \text{ 日新高距离 } = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 若最新收盘价创出新高，则分母等于分子，结果为0；若最新收盘价从高点回落，则结果为正值，表示回落的幅度[11] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：平稳创新高股票筛选因子[25][27] 因子构建思路：在创250日新高的股票池中，结合分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性及创新高持续性等多个维度，筛选出趋势更为稳健、动量效应可能更强的股票[25][27] 因子具体构建过程：筛选过程分为多个步骤： a. 初筛股票池：筛选出过去20个交易日内曾创出250日新高的股票[19] b. 分析师关注度：要求股票在过去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] c. 股价相对强弱：要求股票过去250日的涨跌幅位于全市场所有股票的前20%[27] d. 股价平稳性与创新高持续性：在满足上述条件的股票池内，使用两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票。这两个指标是： - 价格路径平滑性（股价位移路程比）： $\text{平滑性} = \frac{\text{过去120日涨跌幅的绝对值}}{\text{过去120日日涨跌幅绝对值之和}}$ 该比值越低，表明价格路径越平滑，趋势越稳定[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。该值越低，表明股票维持在历史高点附近的时间越长，创新高更具持续性[27] e. 趋势延续性：计算过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并选取该值排序最靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[27] 模型的回测效果 1. 250日新高距离模型，截至2025年9月12日的具体取值： - 上证指数：0.33%[12] - 深证成指：0.43%[12] - 沪深300指数：0.57%[12] - 中证500指数：0.00%[12] - 中证1000指数：1.04%[12] - 中证2000指数：1.56%[12] - 创业板指：1.09%[12] - 科创50指数：1.95%[12] 因子的回测效果 1. 平稳创新高股票筛选因子，截至2025年9月12日的应用结果： - 全市场初步筛选出的创新高股票数量：1620只[19] - 最终筛选出的平稳创新高股票数量：50只[27][28] - 这些股票在板块上的分布：周期板块17只，科技板块17只，制造板块、医药板块、消费板块、大金融板块共16只[28] - 这些股票在行业上的分布：基础化工行业（周期板块）和电子行业（科技板块）入选数量最多[28]