{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/2166b25f-4d4c-4664-a0e5-1ca11652ee1a

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/0b04060b41be4c89b38adc02d2bd73a4

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目前平台提供新版的因子分析模块, 请移至bigalpha

7月30日Meetup 模板案例：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/b83f6a9c950a43a595d41f1d911dcaca

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https://bigquant.com/codesharev2/015fed49-2b7a-46e0-b20a-a1b15e739164

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2021年4月22日Q1&Q2问题：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/d50c07db9f7f45168dd745027c04b6d8

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在因子分析中加入行业、板块、或者其他类型的对股票分组的方式，有两种思考方式：

• 一种是直接将这种因素当作一种分组方式
• 一种是在因子分析中，不按照因子值进行分组，而是按照行业或板块进行分组，看因子值在这些组内的IC

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1. 使用行业或板块将全市场股票分组

第一种研究方式就是将全市场股票，按照行业或者板块分组，研究每组的累计收益率，本质上来讲就是把行业或板块当作了因子

[https://bigquant.com/codeshare/2381cb8d-362e-425a-a24b-620c46555bf8](https://bigquant.com/codeshare/238

【此文档为旧版】 相关新版文档参考：

https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/16571b942a8a4a92a4914c15f65d0883

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此为0527Meetup直播策略讲解，视频详见2021-AI量化Meetup导览

https://bigquant.com/experimentshare/edab29d0ffad4e039a9c1f5fed1fa870

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选取了IC较高的因子后，如何合成一个策略，一般步骤是什么

在因子开发研究完之后，选取了|IC|较高的几个因子后，一般如何合成一个策略，即在工程方法论上的一般步骤是什么？比如应该如何选择哪些模型进行合成（树模型or深度学习模型，是否有规律），分别是否都必须在训练前进行特征工程的处理再训练（去极值、中性化去除相关性），比如是否需要探查各个因子的相关性（如果多个因子存在一定的相关性，一般相关度大于多少需要进行处理，是否需要逐对特征两两取残差）

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“水中行舟”研报如何用dai的SQL方式来实现？

方正的==“水中行舟”研报==中提到“取市场上所有股票在当日“不分化时刻”的成交额序列

因子组合

• 为什么因子IC、IR好，SR表现变差？
• 为什么SR好的因子组合后SR变差？如何提升因子组合表现？

SMA计算

• 如何以同花顺、通达信的计算方式在bigquant计算SMA指标？

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https://bigquant.com/codeshare/323b5380-95d7-4410-a1ff-2116b3933d35

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{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/f453e786-716d-4f3f-97d6-24adaae54a00

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MeetUP直播答疑 时间：3月28日（周四）19:00 直播地址：B站（https://live.bilibili.com/21929948）

以下问题解答，对应源码请访问子目录， 本次MeetUP 直播答疑大纲如下：

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一、因子分析中的行业因素

1. 如何构造板块因子或行业因子？
2. 行业间涨跌的相关性，对于行业的划分颗粒度和行业

问题

如何提取除了主成分分析以外比较重要的因素？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV16L411u7sw?share_source=copy_web

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fd15bfc0f9d94a11b060f13685aa5591

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

新版因子分析代码：

https://bigquant.com/wiki/doc/5zug5a2q5yig5p6q5luj56cb-Od7rjBTNDQ

策略案例

[https://bigquant

复现【方正金工】研报中的“适度冒险”因子的构建与因子分析

1、中间因子做了计算存表，只对最终合成的“适度冒险因子”进行了因子分析。

2、在因子计算脚本中加入断点续跑功能，避免程序中断重新计算因子。

3、优化版，数据范围从2022-03-01到2025-12-26。

4、优化版，增加了元信息管理工具函数和强制更新元信息，提升断点续跑效率。\n5、显式增加 '23:59:59' 后缀，确保获取完整的当天数据。

#策略代码：

[https://bigquant.com/codesharev3/c6d97d3d-9b6c-4d5f-a1b2-d954c721c865](https://b

最近在研究高频因子，就免不了要对形形色色的因子进行剖析、测评。但是一个一个去进行测试的话，难免会有些太耗时间。

于是就改了改笑宇老师的因子测评框架，做了一个因子批量查询测评的程序，能批量测试因子并将测试结果存表（包括整体效果和年度多头效果）。

配置相关：

以下配置信息按需要配置修改：

1、要查询的因子表和因子名列表。因子多的话，大家可以先查询该表，并用

df.columns

即可得到相关列表

2、股票池和基准

3、需不需要测平滑后的因子。在测试高频因子的过程中，发现很多因子换手过大，交易成本高不好直接衡量效果，但经20日平滑后（相当于日线

https://bigquant.com/codesharev3/b035814c-2276-4fdd-b7b5-9265d1011133

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导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

大家在提交之前务必要在cpt_jyc_2025_stock_csi1000_bar1m上使用因子分析工具来查看。 如果在该数据集上无法展示因子分析绩效, 那么提交后也不会产生分数!

机器学习模型训练失败

经过这几天的跟踪, 有一部分的比例是因为使用了机器学习模型导致无法出得分, 此时需要各位检查一下机器学习是否预测成功。可能存在以下原因导致无法出结果:

1. 训练数据中存在缺失值导致损失为NaN:

针对这种情况，请大家

核心逻辑:

捕捉日内价格动量方向性与成交集中度的结合,衡量资金推动价格的有效性。

计算步骤:

1. 动量分解:

- 正向动量 = 上涨分钟的成交量加权收益

- 负向动量 = 下跌分钟的成交量加权收益

2. 动量偏度: (正向动量占比 - 0.5) 表示多空力量不对称性

3. 成交特征:

- 成交量集中度 = 最大分钟成交量 / 平均成交量

- 平均成交规模 = 总成交量 / 总成交笔数

4. 波动率归一化: 用加权波动率和VWAP标准差归一化,剔除高波动噪音

因子含义:

• 高值: 上涨时成交集中、大单

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

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本文档为2025训练营问题答疑

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问题1：在做万老师机器滚动训练的时候有一些确证的因子（市值、动量等近期显著表现因子）不管是在线性还是xgboost上学习都学不出结果，R方为负，拉长周期亦然，有点不知所措。

问题2：因子分析的各个参数IC,IR等关键指标的解读，能不能结合实战应用再详细讲一次。

问题3：策略风格稳定性测试 ，怎么判定稳定呢？ 问大模型 他说的思路是，分别计算 标准差, 余弦相似度, pca, 然后加个权重，算一个综合分数。 这个可行么？

问题4：现在风格因子框架是通过比较策略的因子暴露与市场风格比较，取相近的策略。