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通道与位置类相关的技术分析指标因子
26 个字段 · 主键 date + instrument
描述收盘价在各类价格通道中的相对位置，以及通道自身的支撑压力轨道价。布林带 %B 与唐奇安位置为归一化到 0~1 的相对位置（可直接跨股比较），BBIBOLL / CDP / ENV / MIKE 为绝对轨道价（同一股票内可比，跨股需先做量纲处理）。
- 因子数量：10 个因子 / 24 个数据列
- 主键：
date+instrument（按cn_stock_instruments对齐全市场标的）- 数据起始：2010-01-01，日频增量更新
- 复权口径：后复权（
cn_stock_bar1d全表统一）
| 上游表 | 用途 | 本表用到的字段 |
|---|---|---|
cn_stock_bar1d | 后复权日行情，全部因子的计算输入 | date, instrument, high, low, close |
cn_stock_instruments | 全市场标的清单，决定本表每日的 date / instrument 组合 | date, instrument |
cn_stock_bar1d为分区表，SQL 的 date 过滤由dai.query(filters={"date": [...]})下推完成。
| # | 因子中文名 | 字段名 | 参数 | 因子逻辑 | 所属因子族 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 布林带位置 %B | boll_pos_20 | 20, 2σ | 收盘价在 20 日布林带内的相对位置 | 布林带位置 %B 族 |
| 2 | 布林带位置 %B | boll_pos_26 | 26, 2σ | 收盘价在 26 日布林带内的相对位置 | 布林带位置 %B 族 |
| 3 | 布林带位置 %B | boll_pos_60 | 60, 2σ | 收盘价在 60 日布林带内的相对位置 | 布林带位置 %B 族 |
| 4 | 唐奇安通道位置 | donchian_pos_10 | 10 | 收盘价在 10 日高低区间内的位置 | 唐奇安通道位置族 |
| 5 | 唐奇安通道位置 | donchian_pos_20 | 20 | 收盘价在 20 日高低区间内的位置 | 唐奇安通道位置族 |
| 6 | 唐奇安通道位置 | donchian_pos_60 | 60 | 收盘价在 60 日高低区间内的位置 | 唐奇安通道位置族 |
| 7 | 包络线中轨 | env_mid | 14 | 14 日均线 | ENV 包络线 |
| 8 | 包络线上轨 | env_upper | 14, +6% | 14 日均线 × 1.06 | ENV 包络线 |
| 9 | 包络线下轨 | env_lower | 14, −6% | 14 日均线 × 0.94 | ENV 包络线 |
| 10 | 多空布林线中轴 | bbiboll_mid | 3/6/12/24 | BBI 中轴 | BBIBOLL 多空布林线 |
| 11 | 多空布林线上轨 | bbiboll_upper | 10, +3σ | BBI + 3 倍 BBI 的 10 日标准差 | BBIBOLL 多空布林线 |
| 12 | 多空布林线下轨 | bbiboll_lower | 10, −3σ | BBI − 3 倍 BBI 的 10 日标准差 | BBIBOLL 多空布林线 |
| 13 | 逆势操作系统中价 | cdp | 1 | 当日 (高+低+收)/3 | CDP 逆势操作系统 |
| 14 | 最高值 AH | cdp_ah | 1 | CDP + 前日振幅 | CDP 逆势操作系统 |
| 15 | 近高值 NH | cdp_nh | 1 | 2×CDP − 当日最低价 | CDP 逆势操作系统 |
| 16 | 近低值 NL | cdp_nl | 1 | 2×CDP − 当日最高价 | CDP 逆势操作系统 |
| 17 | 最低值 AL | cdp_al | 1 | CDP − 前日振幅 | CDP 逆势操作系统 |
| 18 | 麦克指标典型价 | mike_typ | 12 | (高+低+收)/3 | MIKE 麦克指标 |
| 19 | 初级压力 WR | mike_wr | 12 | 2×TYP − 12 日最低价 | MIKE 麦克指标 |
| 20 | 中级压力 MR | mike_mr | 12 | TYP + 12 日高低价差 | MIKE 麦克指标 |
| 21 | 强力压力 SR | mike_sr | 12 | 2×12 日最高价 − 12 日最低价 | MIKE 麦克指标 |
| 22 | 初级支撑 WS | mike_ws | 12 | 2×TYP − 12 日最高价 | MIKE 麦克指标 |
| 23 | 中级支撑 MS | mike_ms | 12 | TYP − 12 日高低价差 | MIKE 麦克指标 |
| 24 | 强力支撑 SS | mike_ss | 12 | 2×12 日最低价 − 12 日最高价 | MIKE 麦克指标 |
公式：%B = (Close − Lower) / (Upper − Lower)；Upper/Lower = MA_N ± K·σ
输出列（3）：boll_pos_20、boll_pos_26、boll_pos_60
SELECT date, instrument, (close - m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=20, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0)) / NULLIF(m_ta_bbands_u(close, timeperiod:=20, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0) - m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=20, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0), 0) AS boll_pos_20, (close - m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=26, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0)) / NULLIF(m_ta_bbands_u(close, timeperiod:=26, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0) - m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=26, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0), 0) AS boll_pos_26, (close - m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=60, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0)) / NULLIF(m_ta_bbands_u(close, timeperiod:=60, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0) - m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=60, nbdevup:=2, nbdevdn:=2, matype:=0), 0) AS boll_pos_60FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：Pos = (Close − MIN_N(Low)) / (MAX_N(High) − MIN_N(Low))
输出列（3）：donchian_pos_10、donchian_pos_20、donchian_pos_60
SELECT date, instrument, (close - m_min(low, 10)) / NULLIF(m_max(high, 10) - m_min(low, 10), 0) AS donchian_pos_10, (close - m_min(low, 20)) / NULLIF(m_max(high, 20) - m_min(low, 20), 0) AS donchian_pos_20, (close - m_min(low, 60)) / NULLIF(m_max(high, 60) - m_min(low, 60), 0) AS donchian_pos_60FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：中轨 = MA14；上轨 = MA14 × 1.06；下轨 = MA14 × 0.94
输出列（3）：env_mid、env_upper、env_lower
SELECT date, instrument, m_avg(close, 14) AS env_mid, m_avg(close, 14) * 1.06 AS env_upper, m_avg(close, 14) * 0.94 AS env_lowerFROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：中轴 = BBI；上轨 = BBI + 3×STD10(BBI)；下轨 = BBI − 3×STD10(BBI)
输出列（3）：bbiboll_mid、bbiboll_upper、bbiboll_lower
WITH bbi_base AS ( SELECT date, instrument, (m_avg(close, 3) + m_avg(close, 6) + m_avg(close, 12) + m_avg(close, 24)) / 4 AS bbi FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL)SELECT date, instrument, bbi AS bbiboll_mid, bbi + 3 * m_stddev(bbi, 10) AS bbiboll_upper, bbi - 3 * m_stddev(bbi, 10) AS bbiboll_lowerFROM bbi_baseORDER BY date, instrument公式：CDP = (H+L+C)/3；AH = CDP + (前H−前L)；NH = 2·CDP − L；NL = 2·CDP − H；AL = CDP − (前H−前L)
输出列（5）：cdp、cdp_ah、cdp_nh、cdp_nl、cdp_al
WITH cdp_base AS ( SELECT date, instrument, high, low, close, m_lag(high, 1) AS pre_high, m_lag(low, 1) AS pre_low FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL)SELECT date, instrument, (high + low + close) / 3 AS cdp, (high + low + close) / 3 + (pre_high - pre_low) AS cdp_ah, (high + low + close) / 3 * 2 - low AS cdp_nh, (high + low + close) / 3 * 2 - high AS cdp_nl, (high + low + close) / 3 - (pre_high - pre_low) AS cdp_alFROM cdp_baseORDER BY date, instrument公式：HV = MAX12(High)，LV = MIN12(Low)，TYP = (H+L+C)/3；WR = 2·TYP − LV；MR = TYP + HV − LV；SR = 2·HV − LV；WS = 2·TYP − HV；MS = TYP − HV + LV；SS = 2·LV − HV
输出列（7）：mike_typ、mike_wr、mike_mr、mike_sr、mike_ws、mike_ms、mike_ss
WITH mike_base AS ( SELECT date, instrument, high, low, close, m_max(high, 12) AS hv, m_min(low, 12) AS lv FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL)SELECT date, instrument, (high + low + close) / 3 AS mike_typ, (high + low + close) / 3 * 2 - lv AS mike_wr, (high + low + close) / 3 + hv - lv AS mike_mr, 2 * hv - lv AS mike_sr, (high + low + close) / 3 * 2 - hv AS mike_ws, (high + low + close) / 3 - hv + lv AS mike_ms, 2 * lv - hv AS mike_ssFROM mike_baseORDER BY date, instrumentcn_stock_bar1d（后复权，WHERE close IS NOT NULL） → 6 组因子族 SQL 并行执行（joblib loky, n_jobs=8） → 按 cn_stock_instruments 左连接对齐全市场标的 → schema 归一化（列序 / 类型 / 缺失值） → dai_write 按 date 的年份分区落库create()，自 2010-01-01 起按 2 年一段滚动执行，每段结束后 gc.collect() 释放内存。build()，默认覆盖最近 5 个自然日；落库前跑 tester.py，落库后更新前端文档。窗口算子只在查询下推后的行集上计算，所以每次计算都会向前多取一段行情：
| 参数 | 取值 | 说明 |
|---|---|---|
lookback_days | 300 个自然日（≈ 200 个交易日） | 本表最长窗口 / 预热需求约 60 个交易日 |
多读一段历史不改变任何输出值（窗口算子只向前看），只是把区间首日的"本可避免的缺失"消掉。 EMA / RSI / ATR / MACD / TRIX 属于 IIR 递推算子，理论上预热期无限长，因此这些表的冗余按 约 5 倍最长周期取值，而非刚好等于窗口长度。
cn_stock_bar1d 在停牌日会保留一行、但 open/high/low/close/amount 全为 NULL、volume 为 0。
m_ta_* 递推类算子只要吃到一个 NULL，之后就永久输出 NULL。因此所有 SQL 统一加
WHERE close IS NOT NULL，把停牌行从计算输入中剔除（此时 m_lag(close, 1) 指向上一个交易日，
符合技术指标的常规口径）。
实测（2024-01 全市场，回溯起点 2021-06）：
| 处理方式 | bbands_middle_20 | atr14 | kdj_j_9 | macd_diff_12_26_9 |
|---|---|---|---|---|
| 不加过滤 | 88.3% | 88.3% | 88.4% | 88.1% |
加 WHERE close IS NOT NULL | 99.7% | 99.7% | 99.7% | 99.5% |
本表不含累计型因子，全部因子都是固定长度的滚动窗口计算，因此只受 lookback_days 影响。
落库前以 cn_stock_instruments 为基准左连接，因此每个交易日都是全市场标的的完整行，
停牌股与上市不足窗口长度的新股在对应因子列上为 NULL。入库校验要求单因子整体覆盖度 ≥ 85%
（tester.py 关键测试点），单日覆盖度 ≥ 80%（非关键，仅告警）。
bbiboll（3 列）、cdp（5 列）、env（3 列）、mike（7 列）均为一因子多列输出。bbiboll_mid 即 BBI 中轴，与趋势指标类的 bbi 数值相同，此处保留是为了让通道三轨在同一张表内自洽。cdp_*/env_*/mike_*/bbiboll_*）与价格同量纲，横截面使用前建议先除以收盘价或做截面标准化。实测区间 2026-09-07 ~ 2026-09-17（9 个交易日、50052 行，已按 cn_stock_instruments 对齐全市场标的）：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 因子列数 | 24 |
| 最低覆盖度 | 98.99%（boll_pos_60） |
| 中位覆盖度 | 99.60% |
| 最高覆盖度 | 99.79% |
| 覆盖度 < 85% 的列数 | 0 |
tester.py 关键测试点 | ✅ 通过 |
覆盖度最低的三列：boll_pos_60(99.0%)、donchian_pos_60(99.0%)、bbiboll_upper(99.3%)。缺失主要来自上市不足窗口长度的新股与当日停牌，逐列明细见 testdata/coverage_report.md，数据示例见 testdata/sample_data.csv。
{{sample_data}}
c_zscore(因子, group=date) 或 c_rank(因子, group=date) 处理，或改用同族的比值型因子。NULLIF 保护，但小分母仍会放大尾部，建议按日做分位数截断。SELECT date, instrument, boll_pos_20, boll_pos_26, boll_pos_60, donchian_pos_10, donchian_pos_20 FROM cn_stock_factors_ta_channel WHERE date >= '2026-10-06' ORDER BY date LIMIT 100
SELECT date, instrument, boll_pos_20, boll_pos_26, boll_pos_60, donchian_pos_10, donchian_pos_20 FROM cn_stock_factors_ta_channel WHERE date >= '2026-10-06' ORDER BY date LIMIT 100