https://bigquant.com/codeshare/5cc967b1-9dd1-45ef-a021-3194dd0c1e4f

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注：【方正金工】成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一

引言

在股票市场中，成交量的变化承载着丰富的信息，它不仅是技术分析的核心要素，更是投资者们解读市场情况的关键窗口。"量在价先"这句谚语旨在强调成交量在股票价格波动预测中的重要性，而这个观点已经被广泛验证和接

注：【方正金工】推动个股价格变化的因素分解与“花隐林间”因子——多因子选股系列研究之十

引言

推动个股价格发生变化的因素，通常可以分为三大类：市场层面的推动力、个股层面的推动力、噪声。其中个股层面的推动力又可以划分为近期突然到来的信息和中长期的基本面信息。在上述4

https://bigquant.com/codeshare/95ccec07-798d-4e66-a488-e239a0a58d79

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更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

目的

BigQuant策略开发兴趣小组，第一期 （2024-05 ～ 2024-07）

• 为BigQuant量化学习者编写策略模版、Demo和复现常见策略
• 通过共同学习，提高兴趣小组成员策略编写能力

如何参与

• 对于策略开发者，扫描如下二维码，添加小Q微信，报名策略开发兴

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因子分析简介

当前的股票、期货、债券、期权研究均以因子投资为主流趋势，且势头越发明显。本文所指因子分析是多因子策略、指数增强策略、多空中性策略的基石，其研究好坏直接关系和决定了策略的收益能力（信息比率），常被业内人士所称研究之重中之重，策略之核心所在。

![](/wiki/api/att

导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。

但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。这样，一是使得R

引言

在量化交易与数据科学领域，特征工程是一个至关重要的步骤，直接影响到模型的预测能力与效果。OpenFE 是一个开源的特征工程框架，旨在帮助研究人员和工程师快速生成高质量的特征。然而，原始版本的 OpenFE 算子虽然功能强大，但在某些应用场景下仍存在一定的局限性。为了更好地满足我们在量化研

知识讲解

筹码集中度也叫筹码分布集中度，反映了一定比例的筹码在某一成本范围的集中度大小。 当资金买入，则会增加筹码，当被卖出，则筹码会减少，所以筹码集中度的本质是成本集中度，反映的是一定成本范围的集中情况。 筹码集中度=成本区间的（高值-低值）/（高值+低值）。筹码集中的成本区间越大，集中度

因子研究

• 因子加工的时候，如何判断加工结果是否准确

两步：1）检查原始数据 2）检查计算加工逻辑

测试数据的覆盖度、准确性。

• 因子挖掘方面的问题，如何去挖掘因子，没有形成一套逻辑

参考研究报告：

着重推荐第一篇：《国盛证券多因子系列之八：日间量价模型研究》

![](

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[https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd6f0f049d8](https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd

82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答

问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？

回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动

https://bigquant.com/codesharev3/74d4e97a-0065-4fb0-b442-adabfcb5080d

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81st Meetup 直播答疑， 10月17日 19:00 B站直播解答

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问题列表

提问：咱们IC值的计算，是不能自己设计y是多久的收益率么？就是可以更改y值么?

回答：可以。

[https://bigquant.com/codesharev3/e84b5367-4d

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[https://bigquant.com/codesharev3/6fa12484-25f6-406c-b820-f084f77d062c](https://bigquant.com/codesharev3/6fa12484-25f6-406c-b820

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[https://bigquant.com/codesharev3/54f74c7b-49c9-4d1a-8865-fafa36ea9978](https://bigquant.com/codesharev3/54f74c7b-49c9-4d1a-8865-f

策略绩效

其中，年化收益10.6%， 夏普比率0.83，最大回撤8.12% ，如果加上空仓时候的理财收益，收益率有望达到11%。

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略，旨在通过在不同行业之间进行资金分配，捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

MeetUP直播答疑 时间：8月24日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-79thMeetup

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问题列表

**问题1：我主要使用价格K线形态来进行买入卖出依据，但是仅使用数学公式来描述形态（三角形，W，茶杯，头肩顶等）感觉比较局限，和难