https://bigquant.com/codesharev3/23c3fa92-a01b-4bf1-8041-3733b4a086c4

参考资料：

【方正金工】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

<https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDMyMjU0Ng==&mid=2247497353&idx=1&sn=da12baae82486268d444c1d5b2

https://bigquant.com/codesharev3/3311bc37-ef5a-40bb-b427-f62e23d2ff2b

\

https://bigquant.com/codesharev3/8d7b4269-308e-46f9-9222-bd3c8ba7b0f9

参考资料：

春晓量化：【方正金工】个股日内成交量周期性节奏刻画与“滴水穿石”因子构建——多因子选股系列研究之二十四

一、策略目标

在严格跟踪中证1000指数的基础上，通过多因子选股与组合优化，获取稳定、可持续的超额收益（Alpha），同时控制个股权重、行业偏离和风格暴露，实现收益最大化。因为本策略具备长期超额收益，因此如果能用股指或者期权对冲的话，则是一个不错的中性低波策略，故该策略我们上架到私享会的低波策略板块。

二、策略核心流程

1. 原始Alpha因子构建

   精选6类具有经济逻辑支撑和历史有效性验证的原始Alpha因子，更多因子可参考以下维度：

• 价值类（如EP、BP）
• 成长类（如营收增长率、净利润增速）
• 规模类（如流通市值）
• 质量类（如ROE、资

Alpha191因子是国泰君安证券研究者，于2017年6月，在《数量化专题: 基于短周期价量特征的多因子选股体系》研报中提出的191个因子，具体的因子表达式如下

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Alpha1:   (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK(((CLOSE -OPEN) / OPEN)), 6))

Alpha2:   (-1 * DELTA((((CLOSE -LOW) -(HIGH -CLOSE)) / (HIGH -LOW)), 1))

Alpha3:   SUM((CLOSE=DELAY(CLOSE,1)?0:CLOSE-(CL

问题

多因子选股如何筛选有效因子

回答

参考研报:

1. 多因子系列之一：华泰多因子模型体系初探-华泰证券-20160921
2. 多因子系列之二：华泰单因子测试之估值类因子-华泰证券-20160929

因子分析参考：

1. [因子分析](https://bigquant.com/wiki/doc/yinz

研报及源码

【方正金工】成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一

视频讲解

https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1X7Ds/

1.根据系统的代码提示举个例子今天是2023年1月11日，传给交易策略的数据data_pred为什么是2023年1月10号的数据，因为回测数据中11号的交易显示正好是10的数据，按照这个交易逻辑 那一句显示了是前一天的数据，策略是探讨的是多因子数据与未来五日的交易情况，确实应该第二天的开盘价进行交易。哪位老师能解释一下这段代码那个地方说明了是第二天进行交易，求解，困扰了很久了。

2.第二个问题，current_day_data

本文旨在复现方正证券的金融工程类研报，通过构建高频因子让大家学习股票分钟数据的使用。原始研报贴在文章的最后附录部分。

一、因子逻辑介绍

在股票市场中，成交量的边际变化隐含着非常重要的信息，特别是在技术分析领域，成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反应了成交量的变化对于股票价格波动的预测具有指示性作用。

以利好信息为例，当一个利好信息公布后，可能会引起相应个股成交量的突然放大。如果在成交量激增的同时，价格却未发生变动，或者未能引起价格的波动，则表明这一利好消息没能得到市场广泛的认可。相反，如果成交量激增的同时，价格出现大幅上涨，则表明市场对于此利好信息反应过于趋同，

策略全称

年化23.5%的净利润同比增高战法

策略绩效图

作者

黄帅

发布日期

2024-08-30

风险提示

• 本文只是基于公开的研报、书籍做策略复现，纯技术和工具使用交流，不代表投资建议
• 本文涉及的文字、图片、链接、代码，仅作为量化交易这门技术的学习交流，不代表投资建议
• 投资有风险，入市需谨慎

策略概述

本策略是基于价值投资的多因子选股模型，

/wiki/static/upload/0a/0a1fb03c-603c-4eea-8be0-6f3f8a7c17d8.pdf

\

策略介绍

多因子选股策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具，主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。

主要用到以下几个因子：

pb
rank(pb)
rank(roe_avg_lf)
rank(roe_avg_ttm) 
rank(net_profit_qoq_lf)
rank(roe_avg_lf)+rank(net_profit_qoq_lf)-rank(pb) AS my_rank
roe_avg_lf
roe_avg_ttm
close
adjust_factor

策略流程

1. 筛选条件：

多因子选股模型涉及将多个指标（或“因子”）组合起来，用以评估股票的潜在回报与风险。这些因子通常包括但不限于价值、动量、规模、质量、波动性和股息收益等。接下来，将详细解释一些常见的多因子模型指标公式，并用数据示例来说明它们如何工作。

价值因子

价值因子通常通过比较股票的市场价格与其基本面价值来评估股票是否被低估。常用的指标包括市盈率（P/E）、市净率（P/B）、企业价值对EBITD

多因子选股模型是一个在全球金融领域广泛应用的投资策略，它基于多个因子来评估和选择股票。这种模型试图通过组合不同的投资因子，比如价值、成长、市场情绪、质量、动量等，来提高投资组合的回报率并降低风险。

基本概念

多因子选股模型通过综合考虑多个影响股票表现的因子来构建投资组合。这些因子是基于历史数据和金融理论研究得出的，能够从不同角度反映股票的潜在价值和风险。例如，价值因子可能基于公司的

https://bigquant.com/experimentshare/c2cf252d64b7408a8071f4d78f52a5ea

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更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

本文来自方正证券研究所于2022年4月12日发布的报告《成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一》，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，成交量的边际变化隐含着非常重要的信息，特别是在技术分析领域，成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反

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更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

本文来自方正证券研究所于2023年3月27日发布的报告《推动个股价格变化的因素分解与“花隐林间”因子——多因子选股系列研究之十》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005，联系人：陈宗伟。

摘要

推动个股价格发生变化的因素，通常可以分为三大类：市场层面的推动力、个股层面的推动力、噪声。其中个股层面的推动

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

[ht

StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/codesharev2/5d97cb4f-526b-45be-9527-5a6927873337

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StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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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）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

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

新版数据平

https://bigquant.com/codesharev2/aae24fd2-15eb-4963-b009-5881e9e47912

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注：【方正金工】成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一

引言

在股票市场中，成交量的变化承载着丰富的信息，它不仅是技术分析的核心要素，更是投资者们解读市场情况的关键窗口。"量在价先"这句谚语旨在强调成交量在股票价格波动预测中的重要性，而这个观点已经被广泛验证和接受。

首先，成交量的大小可以视为市场或个股的活跃度指标。如果某只股票的成交量持续攀升，而价格也随之上涨，这通常被视为市场对该股票的热情高涨，投资者们对其表现出极大的兴趣。相反，如果成交量下降而价格波动微小，这可能意味着市场对该股票失去了兴趣，投资者的情绪较为冷淡。这种活跃度与情绪变化的关系，是市场

注：【方正金工】推动个股价格变化的因素分解与“花隐林间”因子——多因子选股系列研究之十

引言

推动个股价格发生变化的因素，通常可以分为三大类：市场层面的推动力、个股层面的推动力、噪声。其中个股层面的推动力又可以划分为近期突然到来的信息和中长期的基本面信息。在上述4种推动力中，个股突然到来的信息、中长期的基本面信息和噪声的推动力量越小，预示着股票未来收益率越高。

以上三种推动力均为信息层面的市场推动力，考虑到A股现状，大多数股票会受到短期信息带来的“推动力”产生动量或反转效应。但实际股票的合理价值大多数时并不会因为突然到来的信息而改变。所以当股票持续因信

摘要

本篇报告中，我们将开创性的构建全新的多因子模型体系--短周期交易型多因子阿尔法选股体系。

通过交易型阿尔法策略的研究，我们发现在A股市场，与传统多因子模型所获取的股票价值阿尔法收益相比，交易型阿尔法收益的空间更大、收益稳定性也更强。

即便是最纯粹的价值投资者也不得不承认，交易行为在短期内对股票价格起着几乎是决定性的影响，而发掘这种交易型套利空间正是量化投资的优势所在，因此量化模型在这一领域内应有着广泛的运用空间。

在本篇报告所构建的交易体系中，我们总共构建、运用了将近200个短周期阿尔法因子，其中因子数据则均来自于个股日频率的价格与成交量数据。在此基础上，我们构建了