/home/aiuser/work/cowork/2026-10-27-232621/价值投资.html

![](/wiki/api/a

三连小跌 + 缩量收阳 形态因子 · 检验报告 股票池：全 A（剔除 ST、停牌、上市不足 250 个交易日） · 区间：2019-01-01 ~ 2026-10-27 · 落库表：f000001 · 生成：2026-10-28 13:54 日频 RankIC 均值 -0.0063 NW t =

因子:股权自由现金流(TTM)÷ 总市值 · 落库表 yinzilieshou3706 · 区间 2019-01-02 ~ 2026-10-27 · 月度调仓,信号日收盘后生成,T+1 开盘成交

总评:无效RankIC 均值 0.0078(未达可用线(<0.03)),Newey-West t=2

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https://v6.bigquant.com/cowork/share/D5PTvQGorTWS9cObd9Ci9Q

学员名：仓位长官4421

因子：EP＋ROE 等权复合因子

工具：ChatGPT写因子提示词（见下↓），宽邦Cowork v6平台运行完整提示词出结果

因子提示词：EP＋ROE 等权复合因子（行业、市值中性化）：EP=1/pe_ttm（保留负值；pe_ttm 为零、缺失或非有限值时 EP 记为

构造方法：理想反转因子是对传统反转因子进行W式切割得到的，具体步骤如下:

(1)对选定股票，回溯取其过去20日的数据;

(2)计算该股票每日的平均单笔成交金额(成交金额/成交笔数);

(3)单笔成交金额高的10个交易日，涨跌幅加总，记作 Mhigh;

(4)单笔成交金额低的10个交易日

【输入参数】

因子：10个交易日主力进场累加排序，选取排名前10只股票 股票池：全 A，剔除 ST、停牌、上市不足 250 个交易日。 区间：2019-01-01 至最新交易日。 检验频率：10个交易日。信号日收盘后生成，T+1 开盘价买入，持有到下一个信号日的次日开盘。

![](/wiki/

因子：−(复权收盘价 ÷ 5 日前复权收盘价 × 原始换手率) ｜ 股票池：全 A 剔除 ST、停牌、上市不足 250 个交易日 ｜ 区间：2019-01-01 ~ 2026-10-27 ｜ 月度调仓，信号日收盘后生成，T+1 开盘买入，持有到下一个月末信号日的次日开盘 ｜ 落库表：reversal

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这里请提交一人量化2026年10月27日-10月29日的作业。

作业名称前加一个日期

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1，基于2022年8月全市场为基准，随机选取3000只得分层结果。在0 group（约300只）中月收益约 1.6%。年化20%。

2，该因子完全基于行情数据合成（‌OHLCV），不依赖平台与券商特有数据\n3，链接中提供原始因子数据（超过100M）, 方便验证。

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{{Pro}}

[https://bigquant.com/codesharev3/1f9e13f5-966a-4065-9bb5-9a8db0f8955f](https://bigquant.com/codesharev3/1f9e13f5-966a-4065-9bb5-9a8db0f8

一、环境与版本

平台：BigQuant AIStudio（AIStudio 回测内核 bigtrader）

market = bigtrader.Market.CN_FUTURE

frequency = bigtrader.Frequency.MINUTE（1m）

标的：中证

针对ETF拆分之后，如何使得整个ETF序列的价格都是复权后的？ 我做了好几个回测，根据日志拆分前后，ETF的价格直接就是断崖式的变化。

本地 IDE 连接 AIStudio 开发环境

本文介绍如何将本地 IDE 连接到 BigQuant AIStudio 云端开发环境，实现在本地编辑器中直接开发、调试、运行代码。

使用提醒：本地 SSH 连接远程 AIStudio 开发环境仅旗舰版会员使用。

支持两种连