因子简介

今天了解一个基础的因子——股票换手率，又称“周转率”，是反映股票流通性强弱的一个重要指标，它是指在一定时间范围内 市场中 股票转手买卖 的频率，其计算公式为：

其中：

1. period_volume 是指一段时间的股票交易数量
2. total_share 是指可以在市场上自由交易的股票总数

换手率越高，说明股票的交易越活跃，可以反应市场的情绪变化；换手率越低，说明股票的交易越冷清。

因子构建与分

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作业：使用今年以来的数据，计算过去20日换手率均值和未来5日收益率的IC和IR

{{membership}}

https://bigquant.com/codesharev3/f8805846-d596-4537-b9ff-d21126655154

作业思路：地量出地价，寻求反转的机会。买入换手率最低的5只股票，持仓5天。

https://bigquant.com/codesharev3/146b942c-f869-4e93-b392-e18a29370c0c

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问题

如何更方便地提取平台已整理好的因子，我想获取比如某个申万一级行业的波动率指标，数据源返回了价格交易量换手率等信息，波动率需要自己写函数计算了。有没有更方便的方法，像普通标的一样在特征列表里面写想要的因子，再连连线就能搞定

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Pr4y1g79W?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experim

https://bigquant.com/experimentshare/f5061810f6e34b71ad59641c2f54e290

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换手率（Turnover）通常用于描述股票或其他证券在特定时间内的交易活跃程度。金融市场中，换手率可用于衡量股票的流动性，即股票在市场上买卖的频率和容易程度。

BigQuant的金融市场数据因子平台以及AI量化策略平台（PC端），验证换手率因子组成的AI量化交易策略。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=83ec82a2-6c14-4425-8bae-05b216f7

https://bigquant.com/experimentshare/c2cf252d64b7408a8071f4d78f52a5ea

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https://bigquant.com/experimentshare/3e9b0e7623284f01b7e206d1a3df4b92

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StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

neutralize(sum(turn_0,90), total_market_cap) as hsl, 报错。

单因子策略：120日换手率之和

回测图：

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策略源码：

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https://bigquant.com/codeshare/54d502d3-8cd7-45f4-97a5-55b912da0ef3

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回测图：

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策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆之后-选择最新环境）

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[https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01f4](https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01

策略源码：

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https://bigquant.com/codeshare/5957e3fb-08b4-4e16-9b9a-7d0de13c2a4d

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策略源码：

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https://bigquant.com/codeshare/a6dc6c90-4f42-4c8e-92ec-dfa1a2f13fc0

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%%sql
SELECT
    log(total_market_cap) as f_market_cap,
    m_avg(turn,20) as f_trun,
    date,
    instrument,
    industry_level1_code,
    c_neutralize(f_trun,industry_level1_code,f_market_cap) as NEW_TURN

FROM cn_stock_factors 
JOIN cn_stock_industry_component 
USING(date,i

不然提取基础数据就得join几张表，效率太低了

想请问一下 平台，我看BBS上说是计算换手率，但是我看因子分析模块里面算出来的 ，那个因子拥挤度，都超过100了，感觉不像是 换手率(因为单个股票换手率一天最高才100%)。那请问因子分析模块 的 因子拥挤度到底是怎么去计算的呢？

{{membership}}

https://bigquant.com/experimentshare/5edc72bb7b8d48e88612c2922b9469bb

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投资要点：

❑新技术因子

在多因子量化选股系列报告中，我们已经撰写了一系列基础技术因子并对其进行有效性检验，本篇报告从换手率、非流动性和量价信息结合这几个方面继续挖掘新的技术因子。

❑换手率因子

换手率是指在一定的时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的一个指标。本篇报告研究了换手率稳定性因子、换手率变异系数因子、异常换手率因子。在中证500股票池内，换手率稳定性_12个月、换手率变异系数_12个月因子的表现较好。

❑非流动性因子

非流动性指标通过成交额对绝对收益的影响，来衡量股票交易对市场的冲击，用于刻画股票的非流动性。本篇报告研究了非流动性因

问题

回测模块的返回可以用

read_raw_perf()来读取，但是读取之后每个列的值的含义可以去哪里查呢，虽然这个链接已经写了一部分，但是列名和使用read_raw_perf()读取后的结果是对不上的，比如读取后的列名有 returns，

starting_exposure，pnl，

excess_return max_drawdown max_leverage

等等这些列的具体含义有说明文档可以查吗？

解答

目前还没有对raw_perf进行字段文档的输出，这个我们下来整理一下近期会放到知识库中

摘要

基金共同持仓行为是股票关联关系的重要来源

学术界对于股票关联网络的研究由来已久，用于构建关联网络的市场信息主要集中于涨跌幅、成交额、换手率等维度。本报告尝试从基金持仓维度出发，探索基金共同持仓股票间的关联网络及应用。本文分别从“基金管理人认知”和“股东协同行为”两个角度理解“基金共同持仓行为是股票关联关系的重要来源”。 基金管理人认知的角度：基金持仓反映管理人在个股层面用脚投票，基金共同持仓两只股票，反映两只股票对管理人而言具有某一方面共性；股东协同行为的角度：被基金共同持有的股票，其股东成分有交集，从而导致其市场表现存在一定程度关联。

关联度指标统计分析：

摘要

目的多因子模型体系包括alpha模型、风险模型、成本控制模型、组合优化模型 。 组合优化模型是最终将前三个模型整合为一体，得到最优结果。本期报告的主要目的是对组合优化模型进行详细的探讨，对不同的限制条件影响组合表现的规律性进行一定程度的揭示。

lamda系数lamda系数对组合表现的影响因个股权重偏离限制的不同而不同。当个股权重偏离幅度限制较严格的情况下，lamda系数对组合表现影响几乎可以忽略，而当个股权重偏离幅度限制较宽松时，lamda系数对组合表现的影响较大。

非成份股权重非成份股权重比例的提高，在沪深300上能较明显的提高组合表现，而在中证500上的结果有待进

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/wiki/static/upload/b2/b2ee2101-bb57-4a2b-92e6-a192c81aa6be.pdf

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