一、策略原理： 中小盘 + 多风控

过去 10 年，中小盘股的收益其实更有优势。

以中证 1000 指数（中小盘股的核心代表）和沪深 300 指数（大盘股代表）为例，2014 年到 2024 年这 10 年间，中证 1000 的年化收益率约 12%，而沪深 300 只有 7% 左右

ETF是场内基金，近年来越来越受到交易员的青睐，主要是因为其是一篮子股票的基金，所以大众理解其风险可控。本策略是基于金融理论体系进行仓位优化和强势ETF基金的挑选。从2021年初回测到2025年10月，年化收益为27.15%，最大回撤接近-11%，夏普比率1.41，总体波动和回撤是低于股票策略的。

因子名称: 大单主导动量因子

核心逻辑:

1. 大单定义: 前三档盘口(bid/ask volume 1-3)
2. 买盘主导时段: 统计大单买盘>卖盘的分钟K线
3. 买盘加权收益: 买盘主导时段的收益率×成交量
4. 订单规模: 成交金额/成交笔数(反映大单特征)
5. 最终因子: -(买

成交量加权波动因子通过成交量加权的方式，衡量了股票价格的波动幅度，反映了市场参与者对价格变化的敏感程度。

核心特征：

1.成交量加权：赋予高成交量时段更大权重

2.相对波动：基于开盘价计算波动幅度，消除绝对价格影响

其计算公式为：

因子值 = Σ[(当日最高价 - 

１超短线策略

涨停板策略

特殊形态组合策略

２短线策略：

ETF轮动策略

小市值策略

高频因子低频化

３中线策略

破净股策略

\

\

该因子捕捉"买方力量强 + 价格向上偏离均价"的股票,综合了三个维度:

1. 买卖压力比 (weighted_bid_ask_pressure)

- 五档盘口按距离加权(1档权重5,5档权重1)

- 再用成交量加权求日度平均

- 反映主动买卖意愿强弱

• BigQuant 比赛
  • [敦和杯·2025届因子挑战赛](https://bigquant.com/square/competition/b764dc4c-ff9b-4bd0-86a5-1b0df1dd

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

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。

功能描述

本功能实现了从云端（bigqua

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

因子逻辑

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。

计算方式

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

万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问等各类业务资格的综合类券商。

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实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

DAI数据抽取

DAI是BigQuant研发的高性能分布式数据平台，其详细介绍可参考 数据平台/DAI 。

import dai    # 导入第三方库

# 开始日期和结束日期
st

在我们找到一堆因子后，下一步就是把这些因子打好标，丢入模型，让模型去寻找因子和标签的映射规律。

标签就是你要解决的问题，标签应该是和因子强相关的。随意的打标会增加模型预测的难度，而过于傻瓜的打标会限制因子的发挥。

普遍做法：n个周期后的收益率作为标签

普遍做法是用n个周期后的收益率作为标