ATR即平均真实范围（Average True Range）是由著名的技术分析大师J. Welles Wilder Jr.在1978年提出的，主要用于衡量市场波动性。

ATR是衡量资产价格波动性的指标，表现为价格在一定时间内的平均最大波动范围，主要反映价格波动的强度。

计算方法：

ATR计算基于一定时期内的真实波幅（TR）平均值。

真实波幅（TR）考虑

1.0版本的这几个因子在3.0中要怎么获取

老版本中有类似beta和波动的因子，在3。0新版本中如何获取

beta_sse50_60_0

volatility_60_0

https://bigquant.com/codeshare/f9260c26-9a8a-406f-bc5d-3f394ce76d73

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https://bigquant.com/experimentshare/5ffea17cf0ca4e78ab50a84762c2b596

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https://bigquant.com/experimentshare/887354a18288489e9bb5d65923da8e9b

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【旧版使用说明】此文档为旧版本，相关文档可参考：

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20210624 Meetup 策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1

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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

【旧版说明】此文档为旧版，相关新版文档可参考：🌟102-第一个AI策略

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波动率（Volatility）是金融市场中用于衡量资产价格随时间变化的程度。波动率越高，表示资产价格的变动幅度越大，风险也越高。在股票市场中，波动率通常以历史波动率（基于过去的价格变动）或隐含波动率（基于期权定价）来衡量。

BigQuant的金融市场历史数据因子平台以及AI量化策略编写平台（PC端），可以验证波动率指标因子组成的量化策略。

![](/wiki/api/attachments.redirect

期权波动率跨式组合

您是否听说过“骑墙观望”这个词？它的意思是指您对某个问题的正反两面都持支持态度。与之类似，有一种常用的期权策略被称为跨式组合，当您认为标的期货市场将发生变化，但您对变化的方向没有把握时，便可以使用跨式组合。

买入跨式组合

买入跨式组合是指做多跨式组合。交易者买入行权价、到期日和标的产品都相同的看涨期权和[看跌期权](https://www.zhihu.com/search?q=%E7%9C%8B%E8%B7%8C%E6%9C%9F%E6%9D%83&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&

摘要

雪球的投资本质

①投资人与券商充当的角色

②投资人与券商是否对立

这是投顾经常被问到的问题。销售机构在推荐雪球产品时，必定会讲到交易对手方是券商，一些投资人会简单理解自己在和券商做博弈。我自己在第一次接触雪球时也有这样的误解：如果雪球产品跌破敲入价格，保本保息机制就消失了，所以作为对手方的券商特别有动力想股票下跌，这样就不用支付利息了。路演里刘博士很清晰的描述了券商与投资

本文来自于MSCI研究，原文标题为《因子焦点：防守定位的价值在哪里？》

关键词：MSCI  |  全球投资  |  因子投资

作者：Hitendra D Varsani MSCI 研究部 执行董事

Waman Virgaonkar MSCI 研究部 副总裁

核心观点：

1、全球股市在 2021 年第三季度下跌，结束了连续五个季度的正回报。MSCI 动量指数和 MSCI 最低波动率指数在 MSCI ACWI 因子指数中表现领先。

2、虽然股市在去年取得了强劲的回报，但对滞胀的担忧加剧可能会导致防御性定位。在防御性因子中，最低波动率相对于质量的估值处于历史低位。

3、

问题

freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?

视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/0a4bb333c1bb4f4e91d7701a3538f6f4](https://bigquant.co

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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策略案例

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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）：

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新版模版策略：

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新版数据平

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版数据平

策略源码：

{{membership}}

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指标介绍

顺势指标（Commodity Channel Index）：简称CCI

所需数据和参数：CCI(high,low,close,tp_per,md_per,const )

指标伪码：

TYP:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3;

CCI:(TYP-MA(TYP,tp_per))/(const*AVEDEV(TYP,md_per));

指标含义

[/wiki/static/upload/66/66738cbe-f3d6-4cfe-b4da-2219d83947a3.pdf](/wiki/static/upload/66/66738cbe-f3d6-4cfe

本文来自方正证券研究所于2022年5月30日发布的报告《个股波动率的变动及“勇攀高峰”因子构建——多因子选股系列研究之三》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005。

摘要

在股票市场中，波动率是最受关注的市场变量之一，波动率不仅自身对股票收益率有较大影响，而且对于市场其他驱动因子也存在较强的影响。个股波动率的增大，既有可能预示着风险的加剧，也可能是股价飙升的前兆，而分辨波动率提升是喜是忧的关键在于，波动率加剧的同时收益率有没有随之提高。

本文中我们将参考学术界的做法，使用收益波动比这一指标，来对收益率随波动率的变化程度加以衡量。通过考察

本文来自方正证券研究所于2022年8月4日发布的报告《波动率的波动率与投资者模糊性厌恶——多因子选股系列研究之五》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005。

摘要

波动率是股票市场最常用的风险度量指标之一，同时波动率因子对于其他驱动因子特别是量价类因子存在较为明显的影响。而波动率本身也存在明显波动，Kostopoulos等(2021)提到使用波动率的波动率来刻画波动率的模糊性。研究发现投资者普遍是波动率的模糊性（以下简称模糊性）的厌恶者，当模糊性较大时，投资者会急于卖出股票，减少在风险资产上的配置。

本文我们通过三种方式衡量模糊性较大时

摘要

历史背景

长时间来，学界及业界开发了包括日内估计、GARCH、连续时间模型等近200-300种描述及预测波动率的模型。从交易信号到算法策略，这些模型为许多量化组合提供了极为重要的参考。

预测波动率的重要性

波动率模型为建立交易信号、算法策略、量化组合的分配都提供了重要参考。

波动率预测的难点

对于金融市场上不同类的资产，仅仅一类模型将很难给出一个有效的预测。我们需要对不同的资产标的针对性地使用不同种类的波动率模型来得到可靠的结果。

人工选择合适的模型是一个非常复杂且低效的方法。通过监督性学习算法，我们可以自动化这一过程。同时，通过对一些指标的监

研究结论

如果没有额外的信息或者大资金的强行介入、股票的日内交易特征应该处于较稳定状态，反之如果股票的日内价量特征很不稳定，那么该股票大概率有信息溢出或者被幕后大资金操控，而此时应该是考虑离场的时候了。

我们基于日内5分钟线计算了日内收益率的波动率、偏度、峰度和日内成交量的波动率、偏度、峰度和HHI指数共7个日内交易特征，考虑到时间序列自相关性，我们采用Newey-West调整标准差度量日内交易特征的稳定性（SDRVOL，SDRSKEW，SDRKURT，SDVVOL，SDVSKEW，SDVKURT和SDVHHI）。

7个日内交易特征稳定性因子在各个样本空间均展现出日内交易特

摘要

前言：本篇报告为东吴金工“波动率选股因子”系列研究的第二篇，受到学术界“股价波动与股票信息流”关系理论的启发，从“信息冲击”的角度出发，逐步构建了衡量“股票信息分布均匀度”的选股因子

波动率与信息冲击

学术研究表明，股票价格的波动，与流入股票的信息流直接相关。借鉴前人研究经验，我们提出如下猜想：若股票信息匀速流入市场，则股价的波动相对较小；但若信息流入市场的速度发生剧烈变化，则会造成股价的波动迅速增大。因此，我们认为股价波动率大小的变化幅度，可以用来衡量信息冲击的剧烈程度

信息分布均匀度UID因子

利用个股分钟数据，在计算每日高频波动率的基础上，构建信息分

研究结论

众所周知，波动率具有整体负向的选股效果。但从波动率因子分组收益来看，波动率因子的多空组合主要是空头端贡献的，无论在中证全指还是中证800内，波动率最低的那组长期也是没有超额收益的

我们基于海外对于波动率异像的研究对A股的结果做了综合的测试，主要测试了分析师偏好，基金偏好，投资者彩票偏好，套利非对称性等说法，发现主要还是投资者的彩票偏好（投机行为）导致了波动率异像，而这个投机行为同样存在于投资者对于基金产品的选择上。

此外，我们发现波动率具有套利非对称性，在综合得分较高的优质股中，波动较高的股票在未来一个月有正的超额收益，而波动较低的股票反而超额收益为负；而在得分较低的劣质

摘要

主要观点

从特质波动率出发

所谓特质风险，是系统性风险因子所无法把握的公司层面的自有风险，通常使用特质波动率来刻划特质风险的大小。股票特质波动率与横截面预期收益率之间具有显著的相关性，该现象在中国市场上显著存在。同时，特质波动率还对未来个股相对基准指数偏离程度（包括：正偏离和负偏离）具有良好的预测效果：特质波动率越高的股票，未来相对基准指数的偏离程度越大；而在单调性方面，相比于超额收益，特质波动率在偏离度指标上的IC系数亦得到明显提高。

指数残差波动率

大多数指数难以直接用传统意义上的特质波动率概念对其进行建模，但可以引入相应的残差波动率概念。与特质