股票价格

市净率（Price-to-Book Ratio，简称 P/B Ratio）是衡量公司股票价格相对于其账面价值的一个指标。这个比率通常用于评估公司股票的价值，尤其是在资产重要的行业（如金融业）中。

BigQuant的金融市场历史数据因子平台以及AI量化策略平台（PC端），可以验证PB市净率因子组成的AI量化策略有效性。

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本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
3. 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
4. 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型

摘要

资产定价理论保证了多因子模型和随机折现因子的等价性。实证研究应该在理论指引下展开。

1900 年，法国小伙 Louis Bachelier 在他的博士论文《投机理论》（Théorie de la spéculation）中首次使用布朗运动分析股票和期权的价格（Bachelier 1900）。然而由于他的观点在当时太前卫，并没有受到足够的重视。最终，Bachelier 没有获得优秀论文，而金融学的发端也没能提前半个世纪。这不禁让人感慨，Bachelier 的小失落，金融学的大遗憾。直到半个世纪之后，Bachelier 的成果才被 Paul Samuelson 发现。

时间终

更新

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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

策略中需要封单比公式，请大佬帮忙写一个，万分感谢

摘要

传统移动平均线(MA)的缺点

移动平均线(MA)是技术分析中常用的一类趋势跟踪指标，其可以在 一定程度上刻画股票价格或指数的变动方向。MA 的计算天数越多，平滑 性越好，但时滞带来的延迟影响也越严重。因此，在使用 MA 指标进行趋 势跟踪时，容易出现“跟不紧”甚至“跟不上”的情况。平滑性和延迟性 在 MA 指标中成为了不可避免的矛盾，这就促使我们去寻找化解这一矛盾 的工具和方法。

低延迟趋势线(LLT)的构造

与 MA 类似的均线指标还有 EMA，其本质是在计算中对靠近计算日的 价格赋予更大的权重。EMA 指标的计算方式在信号处理理论中恰好对应着 一类一阶低

行为金融学表明市场的投机情绪会导致股票价格偏离基本面，许多投资者情绪指数已通过实证研究证明能够预测市场收益率。公司管理层与投资者一样也无法避免行为偏差，对公司产生偏离基本面的过度乐观或悲观情绪，进而导致市场出现非理性的反应，并且相较于投资者来说还拥有信息优势，然而管理层情绪对股票收益率的影响却鲜有研究。本期我们给大家推荐的文献《Manager Sentiment and Stock Returns》将补充情绪指数方面的研究，针对经理人情绪对股票收益率的预测能力进行探究。

本篇文章使用文本数据挖掘方法从公司财报和电话会议纪要中采集数据，提取其中隐含的经理人乐观或悲观的情绪信息，由此构建经理人情

研究结论

股票的买卖压力不仅对价格在成交量维度上的分布有影响，而且对价格在时间维度的分布也有影响。买入压力比较大的股票在价格相对低位时会有主动买单推高价格，因而在价格相对低位的停留时间较短，卖出压力比较大的股票在价格相对高位时会有主动卖单压低价格，因而在价格相对高位的停留时间较短。

不同股票的价格不具有可比性，我们采用区间内的最高价和最低价归一化股票的价格得到相对价格位置RPP指标，RPP取值长期较大的股票买入压力较大，RPP取值长期较小的股票卖出压力较大。

我们取时间加权平均的相对价格位置ARPP（即RPP对时间的积分）作为股票是否在价格相对高位停留较长时间的度量，股票在

摘要

股票价格的动量（Momentum），顾名思义代表的是股价在一定时间内延续前期走势的现象。不过与海外长期的研究和经验相悖的是，在A股市场，我们发现股价的反转（Reverse）效应要远强于动量效应，且短期反转因子的历史收益非常出色。

但常用动量因子也存在单调性不佳，多头收益不稳定的问题，因此我们尝试从不同角度出发对动量因子进行改造，寻找提升常用动量因子选股效果和稳定性的方法（本文测试时间区间为2006/01/01–2019/05/31）。

结合均线的趋势动量因子动量因子构造时所使用的数据仅为起始节点和末尾节点的股价数据，对于期间的股价信息并未充分反应，因此我们尝试采用均线的思路，

摘要

小市值与低估值的溢价现象长期存在，但短期内溢价效应存在强弱变化

长期来看小盘溢价与价值溢价在 A 股是存在的，历史上的小盘溢价与价值溢价也为量化策略贡献了许多收益。但在短期内溢价效应存在强弱变化，强弱变化会给我们风格投资带来风险。

估值理论认为，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响

估值理论认为，资产的价值源自于持有它的投资者能够获得的现金流，通过对资产未来现金流的折现来对资产进行估值，是资产定价领域最常使用的方式。因此，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响。市场收益率可以拆解成为现金流影响部分与折现率影响部分，个股的现金流 beta 与折现率

问题

最近想和普通股票平台的股票价格进行比较。但本平台股票价格都是后复权价格。所以想问计算前复权价格的公式是怎么样的？

解答

首先我们可以通过 后复权价格/（后）复权因子 （即平台上直接读到的两列数据）来计算出真实价格。然后我们用复权因子/最后一天的复权因子 来得到 前复权因子。最后，真实价格 * 前复权因子 即为前复权价格。

https://bigquant.com/experimentshare/5277de40609d4fffa7bbe6df2e5b1231

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问题

我运行的策略，日期是1.24的002485 股票价格只有6块，但是在交易详情里面却有20多块，另外 看1.21 买入的那个，002450 这个是最近变成st的股票 我这里面已经把st剔除了 按道理来讲 在这支股票变成st后应该是T除了吧，，而且这个成交价格也不一样。这个怎么解决呢？谢谢各位解答

这个代码是002450 这上面是1.21买入了 但是我已经T除ST股票了 而且价格也不一样

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问题

在可视化的自动标注（股票）里哪些字段可以使用呢？从哪个表获取呢？

注释中的可用数据字段地址已经打不开了，有更新的地址吗？

在第一行输入shift(return,-2)-shift(return,-1)，报错了

解答

如果你使用自动标注（股票）这个模块，那么只有高开低收这几个行情字段 。

注释部分我们修改下。

如果你想使用更多字段，你可以用自定义python模块，或者特征抽取模块来

问题

不知道为何我的买入逻辑只有一个，而且明显买入amount应该是100的整数，但是最后一笔买入数量不知为何就不是100整数。有人可以帮忙解答一下吗？谢谢

我买入逻辑如下：

amount = math.floor(cash / current_price / 100) * 100

context.order(context.symbol(instrument), amount)

下载的交易详情数据：

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报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第九十九篇，文献研究了由共同基金评级所驱动的需求与股票系统性价格波动之间的关系。共同基金投资者通过晨星（Morningstar）评级来追逐基金业绩，使得资金被投入到过去成功的风格中。风格层面的评级失衡导致了在该层面上的价格压力，并增加了不同风格之间的回报差异。晨星公司2002年6月实施的一项改革使得不同风格的评级趋于平等，资金流动在不同风格之间更加平衡。研究发现，系统性的价格波动不仅反映基本面的风险，还可能由非基本面的需求决定。回到A股市场，通过基金持仓构建的选股因子大多效果不理想，由基金评级变化带来的价格波动是一个新颖的切入视角，值

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第三十五篇。作者研究了分析师对股票的重新覆盖对市场的影响。作者指出发布重新覆盖和常规上调评级都会引起市场反应，但对股票价格的影响不一样的。发布常规上调评级报告后，股票价格会迅速调整。而发布重新覆盖报告后，股票价格会持续上涨六个月。

回到A股市场，目前在alpha日益稀缺的背景下，如何从细节入手挖掘分析师数据中的增量信息仍有价值，我们可以从研究分析师的重新覆盖、首次覆盖、评级变化对股票价格的不同影响出发，脱离传统的多因子选股框架，以事件驱动的思维构建分析师重新覆盖组合，例如，借鉴本文做法，排除了合规影响、业绩公

摘要

债务周期是一种具有领先性的经济周期：

债务周期在上升过程中，往往伴随着宽松的货币政策，带动债券价格上涨。随着信贷放松，企业生产与投资意愿加强，预期盈利上升，股票价格上涨；另一方面企业现金流上升，传导至库存周期上升，补库存过程中大宗商品价格上涨。随着通胀逐渐上升，利率水平出现反弹，债务周期进入下降通道，债券价格下跌。进而信贷收紧，企业盈利能力下降，股票下跌；另一方面企业进入去库存过程，大宗商品需求下降，价格下跌，通胀下行。

细分债务周期与资产价格的关系：

经济中的主要参与部门包括政府部门、居民部门、非金融企业部门和金融部门。我们统计了国内上述经济部门细分债务周

摘要

基于新闻数量的选股策略根据新闻数量和股票价格之间存在联动关系构造投资者关注度指标，并通过投资者关注度指标构建策略。实证结果表明，在中证500成分股中，利用个股新闻数量可以取得超额收益。策略要点主要有：

1.通过网络爬虫抓取中证500从2010年至今的新闻量数据，以该数据构造投资者关注度指标。 2.策略基于投资者关注度的高低，对中证500成分股进行分档，在每个月第一个交易日做多关注度低的股票，策略表现优异。

正文

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摘要

很难预测首次公开募股 (IPO) 的未来收益，因为用于确定 IPO 价格的多重估值方法通过反映特定市场环境中的当前情绪来提供估计。 由于我们的模型反映了会计信息和股票价格，我们发现验证 IPO 股票估值准确性的平均绝对百分比误差将投资回报率提高了 15% 到 20%。 这可以帮助股东和投资者准确估计股价并进行高效的投资决策，同时通过将机器学习应用于传统技术来分析投资机会和优化交易策略，为金融科技做出贡献。

It is difficult to predict future payoffs for initial public offerings (IPOs),since the

摘要

文献来源：Park, Sangkyun. The P-E Ratio, the Business Cycle, and Timing the Stock Market. The Journal of Portfolio Management, forthcoming November 2021.

推荐原因：本文利用1871-2020年的月度股市数据，分析了市盈率与未来股票市场表现之间的关系，以及错误定价是否为股市择时提供了机会。研究发现，市盈率与已实现的股权溢价成反比；而与公允市盈率这一基本面指标成正比。这些发现表明，市盈率可能同时反映了被误导的市场情绪和理性的投资者预

摘要

文献来源：Aboody, D., Even-Tov, O., Lehavy, R., & Trueman, B. (2018). Overnight Returns and Firm-Specific Investor Sentiment. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 53(2), 485-505.

推荐原因：投资者情绪对于股票收益的横截面（或时间序列）属性的影响是一个具有重要研究意义的课题。个人投资者容易受市场情绪所影响，并且他们倾向于在盘后挂单进而在交易日开盘进行成交，因此股票隔夜收益可以作为度量个

摘要

文献来源：Bradley, Daniel & Clarke, Jonathan & Zeng,Linghang. (2019). The Speed of Information and the Sell-Side Research Industry. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 55. 1-48. 10.1017/S0022109019000577.

推荐原因：卖方研究行业通过向客户推荐股票以赚取佣金，而FLY（the Fly on the Wall，第三方信息平台）等金融科技机构对于分析师推荐信息的