北交所的cn_stock_prefactors表数据缺失
cn_stock_prefactors是一个view,但对于北交所不能自动从底表里聚合,比如在2022-04-15查不到920000这只股票的pe_ttm,但在cn_stock_valuation表里可以查到

- 再用成交量加权求日度平均
- 反映主动买卖意愿强弱
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影响策略效果的因子有很多,每个人所选择的因子也各有不同,选取因子后,如何分析数据,找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分,本文介绍,如何简化数据分析的工作:数据标准化处理
举例说明:
当天收益因子:5000支票,可能会有1000+个不同的值,如:1
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成交量加权平均价格(VWAP)通常用于衡量市场的平均价格,考虑了成交量的影响。
公式:
VWAP 用于计算某个时间段内的
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注:当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端,为保证实盘和模拟交易曲线一致,实盘是集合竞价下单,因此本代码也是集合竞价下单。
文末提供的脚本只支持单一策略的自动化实盘,如果要运行多个实盘策略,请将脚本复制几份,下单时间略微错开。
本功能实现了从云端(bigqua
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我们可以使用现有模块M.factorlens._latest
来评估我们的因子:
[https://bigquant.com/codesharev3/3aac6e7b-74ec-4d51-b659-8b61cedb7f15](https://bigquant.com/codesharev3/3a
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该因子旨在衡量市场上买盘力量相对于卖盘力量的强弱。 其核心思想是:更强的买盘通常意味着股价上涨的潜在动力。
我们利用分钟行情数据,将买一到买五档的委托价格和委托数量简单平均,得到买盘力量的估计值; 同理,计算卖一到卖五档的卖盘力量估计值。 买盘强度因子即为 *买盘力
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1.如何封装量化策略框架
2.提供多个预先封装好的量化策略框架
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说到量化,自然少不了策略。可能会有很多人认为A股中有很多不同的量化策略,实际上恰恰相反。就A股而言,可用的量化策略非常少。目前A股主流的量化策略只有2种,分别为筛选策略和多因
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