根据提供的研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结。 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个交易日最高价的回落幅度，以识别接近或创出新高的股票，这类股票通常被认为具有动量效应[11][18] * 因子具体构建过程：计算步骤如下： 1. 取股票在过去250个交易日的收盘价序列。 2. 计算该序列的最大值，记为 ts_max(Close, 250)。 3. 用最新收盘价 Closet 除以该最大值。 4. 用1减去上述比值，得到因子值。 具体公式为： $250 日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$ 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。若最新收盘价创出新高，则因子值为0；若股价从高点回落，则因子值为正，表示回落幅度[11] * 因子评价：该因子基于动量效应和趋势跟踪理论，认为创出或接近新高的股票未来表现可能更强[11][18] 2. 因子名称：平稳创新高股票筛选因子[25][27] * 因子构建思路：该模型旨在从创新高的股票中，进一步筛选出价格路径平稳、趋势延续性好的股票，因为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. 初筛股票池：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] 2. 分析师关注度：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] 3. 股价相对强弱：过去250日涨跌幅位于全市场前20%[27] 4. 股价平稳性与趋势延续性：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标综合打分，选取排名在前50%的股票： * 价格路径平滑性（股价位移路程比）：该指标衡量股价路径的平滑程度[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，并最终选取该指标排序靠前的50只股票[27] * 因子评价：该复合因子不仅关注截面动量，更关注动量的时间序列特征，旨在捕捉更具持续性的“平稳”动量[25] 模型的回测效果 本报告未提供量化模型的回测效果指标。 因子的回测效果 本报告未提供量化因子的具体回测效果指标（如IC值、IR值等），而是展示了基于因子筛选出的股票列表及其部分特征[31]