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动量与摆动类技术指标因子
27 个字段 · 主键 date + instrument
围绕价格变化速度与摆动幅度的因子族：CCI 度量价格相对典型价格的标准化偏离，ROC/MTM/MI 直接度量价格变动，PSY 统计上涨天数占比，DPO 剔除长期趋势后的周期波动，DDI/SI/SRDM 类指标从多空方向的动量差角度刻画摆动强度，DBCD/MICD/RCCD 则是“差分后再平滑”的异同离差族。
- 因子数量：23 个因子 / 25 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, open, 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 | 顺势指标 | cci14 | 14 | 价格偏离典型价格的标准化度量 | CCI 顺势指标族 |
| 2 | 顺势指标 | cci20 | 20 | 价格偏离典型价格的标准化度量（长窗） | CCI 顺势指标族 |
| 3 | 变动率 | roc6 | 6 | 价格 6 期变动率 | ROC 变动率族 |
| 4 | 变动率 | roc12 | 12 | 价格 12 期变动率 | ROC 变动率族 |
| 5 | 变动率 | roc24 | 24 | 价格 24 期变动率 | ROC 变动率族 |
| 6 | 心理线 | psy12 | 12 | 12 日内上涨天数占比 | PSY 心理线族 |
| 7 | 心理线 | psy24 | 24 | 24 日内上涨天数占比 | PSY 心理线族 |
| 8 | 动力指标 | mtm6 | 6 | 当日收盘减 6 日前收盘 | MTM 动力指标 |
| 9 | 动力指标均值 | mamtm6 | 6 | MTM 的 6 日移动平均 | MTM 动力指标 |
| 10 | 价格振荡指标 | priceosc | 12/26 | 短长均线差占短均线比例 | PRICEOSC 价格振荡指标 |
| 11 | 区间震荡线 | dpo | 11/6 | 剔除长期趋势后的周期波动 | DPO 区间震荡线 |
| 12 | MI 修正指标 | srmi9 | 9 | 涨跌方向不同的变化率基准 | SRMI（MI 修正指标） |
| 13 | 商品通道指数 | cci_5 | 5 | TP 相对 TP 均值的标准化偏离 | CCI 商品通道指数族 |
| 14 | 商品通道指数 | cci_30 | 30 | TP 相对 TP 均值的标准化偏离 | CCI 商品通道指数族 |
| 15 | 商品通道指数 | cci_60 | 60 | TP 相对 TP 均值的标准化偏离 | CCI 商品通道指数族 |
| 16 | 商品通道指数 | cci_120 | 120 | TP 相对 TP 均值的标准化偏离 | CCI 商品通道指数族 |
| 17 | 方向标准差偏离指数 | ddi | 13/30/5 | 多空方向波动差的平滑偏离 | DDI 方向标准差偏离指数 |
| 18 | 异同离差乖离率 | dbcd | 5/16/76 | BIAS5 差分后再平滑 | DBCD 异同离差乖离率 |
| 19 | 摆动指标 | si | 1 | 综合开高低收关系的摆动值 | SI 摆动指标 |
| 20 | 慢速随机指标 | sdj | 9/3/3 | KDJ 的 D 值再平滑（慢速） | SDJ 慢速随机指标 |
| 21 | 动量指标 | mi12 | 12 | 收盘 12 日差值的 12 日平滑 | MI 动量指标 |
| 22 | 异同离差动力指数 | micd | 1/3/10/20 | MI 均线的快慢差再平滑 | MICD 异同离差动力指数 |
| 23 | 百化率指数 | rc50 | 50 | 收盘相对 50 日前比率 | RC 百化率指数 |
| 24 | 百化率指数平滑 | arc50 | 50 | RC 滞后一期后的 50 日均值 | RC 百化率指数 |
| 25 | 异同离差变化率指数 | rccd | 59/20/27 | RC 快慢差再平滑 | RCCD 异同离差变化率指数 |
公式：TP = (H+L+C)/3；CCI = (TP − MA_N(TP)) / (0.015 × MAD_N(TP))
输出列（2）：cci14、cci20
SELECT date, instrument, m_ta_cci(high, low, close, 14) AS cci14, m_ta_cci(high, low, close, 20) AS cci20FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：ROC_N = (Close − Close_N日前) / Close_N日前 × 100
输出列（3）：roc6、roc12、roc24
SELECT date, instrument, m_ta_roc(close, 6) AS roc6, m_ta_roc(close, 12) AS roc12, m_ta_roc(close, 24) AS roc24FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：PSY_N = COUNT(Close > 前Close, N) / N × 100
输出列（2）：psy12、psy24
SELECT date, instrument, m_sum(if(close > m_lag(close, 1), 1, 0), 12) / 12.0 * 100 AS psy12, m_sum(if(close > m_lag(close, 1), 1, 0), 24) / 24.0 * 100 AS psy24FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：MTM = Close − Close_6日前；MAMTM = MA6(MTM)
输出列（2）：mtm6、mamtm6
SELECT date, instrument, close - m_lag(close, 6) AS mtm6, m_avg(close - m_lag(close, 6), 6) AS mamtm6FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：PRICEOSC = (MA12 − MA26) / MA12 × 100
输出列（1）：priceosc
SELECT date, instrument, (m_avg(close, 12) - m_avg(close, 26)) / NULLIF(m_avg(close, 12), 0) * 100 AS priceoscFROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：DPO = MA6(Close − MA11)
输出列（1）：dpo
SELECT date, instrument, m_avg(close - m_avg(close, 11), 6) AS dpoFROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：SRMI = IF(C > C9, (C−C9)/C, IF(C < C9, (C−C9)/C9, 0))
输出列（1）：srmi9
SELECT date, instrument, CASE WHEN close > m_lag(close, 9) THEN (close - m_lag(close, 9)) / NULLIF(close, 0) WHEN close < m_lag(close, 9) THEN (close - m_lag(close, 9)) / NULLIF(m_lag(close, 9), 0) ELSE 0 END AS srmi9FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：CCI = (TP − SMA(TP, n)) / (0.015 × MAD(TP, n))
输出列（4）：cci_5、cci_30、cci_60、cci_120
SELECT date, instrument, m_ta_cci(high, low, close, 5) AS cci_5, m_ta_cci(high, low, close, 30) AS cci_30, m_ta_cci(high, low, close, 60) AS cci_60, m_ta_cci(high, low, close, 120) AS cci_120FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument公式：DMP = IF(H+L ≤ 前H+前L, 0, MAX(|H−前H|, |L−前L|))；DMM 对称；DIZ = SUM(DMP,13)/(SUM(DMP,13)+SUM(DMM,13))；DDI = MA5(MA30(DIZ − DIB))
输出列（1）：ddi
WITH ddi_base AS ( SELECT date, instrument, high, low, m_lag(high, 1) AS pre_h, m_lag(low, 1) AS pre_l FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL),ddi_calc AS ( SELECT date, instrument, CASE WHEN high + low <= pre_h + pre_l THEN 0公式：BIAS5 = (Close − MA5)/MA5；DBCD = MA76(BIAS5 − LAG(BIAS5, 16))
输出列（1）：dbcd
WITH dbcd_base AS ( SELECT date, instrument, (close - m_avg(close, 5)) / NULLIF(m_avg(close, 5), 0) AS bias5 FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL)SELECT date, instrument, m_avg(bias5 - m_lag(bias5, 16), 76) AS dbcdFROM dbcd_baseORDER BY date, instrument公式：HC = |H−前C|，LC = |L−前C|，HL = H−L；K = MAX(HC, LC)；T = MAX(HL, HC, LC)；R 按 Wilder 三分支取值（HC 最大 → HC−LC/2+|前C−前O|/4；LC 最大 → LC−HC/2+|前C−前O|/4；否则 → HL+|前C−前O|/4）；SI = 50 × ((C−前C) + 0.5×(C−O) + 0.25×(前C−前O)) / R × (K / T)
输出列（1）：si
WITH si_base AS ( SELECT date, instrument, open, high, low, close, m_lag(open, 1) AS pre_open, m_lag(close, 1) AS pre_close FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL),si_part AS ( SELECT date, instrument, open, close, pre_open, pre_close, abs(high - pre_close) AS hc,公式：RSV = (C − MIN9(L))/(MAX9(H) − MIN9(L))×100；K = MA3(RSV)；SDJ = MA3(K)
输出列（1）：sdj
WITH sdj_rsv AS ( SELECT date, instrument, (close - m_min(low, 9)) / NULLIF(m_max(high, 9) - m_min(low, 9), 0) * 100 AS rsv FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL),sdj_k AS ( SELECT date, instrument, m_avg(rsv, 3) AS k FROM sdj_rsv)SELECT date, instrument, m_avg(k, 3) AS sdjFROM sdj_kORDER BY date, instrument公式：A = Close − Close_12日前；MI = MA12(A)
输出列（1）：mi12
WITH mi_base AS ( SELECT date, instrument, close - m_lag(close, 12) AS a FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL)SELECT date, instrument, m_avg(a, 12) AS mi12FROM mi_baseORDER BY date, instrument公式：MI = C − 前C；AMI = MA3(MI)；DIF = MA10(LAG(AMI,1)) − MA20(LAG(AMI,1))；MICD = MA10(DIF)
输出列（1）：micd
WITH micd_mi AS ( SELECT date, instrument, close - m_lag(close, 1) AS mi FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL),micd_ami AS ( SELECT date, instrument, m_avg(mi, 3) AS ami FROM micd_mi),micd_lag AS ( SELECT date, instrument, m_lag(ami, 1) AS lami FROM micd_ami),micd_dif AS ( SELECT date, instrument, m_avg(lami, 10) - m_avg(lami, 20) AS dif FROM micd_lag)SELECT date, instrument, m_avg(dif, 10) AS micdFROM micd_difORDER BY date, instrument公式：RC = Close / Close_50日前 × 100；ARC = MA50(LAG(RC, 1))
输出列（2）：rc50、arc50
WITH rc_base AS ( SELECT date, instrument, close / NULLIF(m_lag(close, 50), 0) * 100 AS rc FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL)SELECT date, instrument, rc AS rc50, m_avg(m_lag(rc, 1), 50) AS arc50FROM rc_baseORDER BY date, instrument公式：RC = Close/Close_59日前×100；ARC = MA59(LAG(RC,1))；DIF = MA20(LAG(ARC,1)) − MA27(LAG(ARC,1))；RCCD = MA10(DIF)
输出列（1）：rccd
WITH rccd_rc AS ( SELECT date, instrument, close / NULLIF(m_lag(close, 59), 0) * 100 AS rc FROM cn_stock_bar1d WHERE close IS NOT NULL),rccd_arc AS ( SELECT date, instrument, m_avg(m_lag(rc, 1), 59) AS arc FROM rccd_rc),cn_stock_bar1d（后复权，WHERE close IS NOT NULL） → 16 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 | 500 个自然日（≈ 334 个交易日） | 本表最长窗口 / 预热需求约 155 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）。
mtm6 附带 mamtm6 均值列，rc50 附带 arc50 平滑列。micd、rc50、rccd 在上游写法中使用 AVG(LAG(col) OVER(...)) OVER(...) 嵌套窗口，DAI 兼容性不确定，本表统一改为 CTE 分步实现，公式语义一致。si 不采用因子文档 2.7.9 的简化版实现：简化版的 R 有一个 ELSE 0 分支，在“前收盘落在当日高低区间之外”（跳空）时 R = 0 会把 SI 置为 NULL，实测覆盖度只有 82.9%（跳空多的交易日低至 50%），达不到 85% 的入库要求。本表改用 Wilder 原始的三分支 R（第三分支为 HL + |前C−前O|/4，恒非负且几乎不为 0），并把分子的符号改为标准式 (C−前C) + 0.5(C−O) + 0.25(前C−前O)——简化版写成 (前C−C)，会让上涨日的 SI 取负号，与摆动指标语义相反。修正后覆盖度回到 99% 以上。cci_120，回溯冗余取 500 个自然日。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 | 25 |
| 最低覆盖度 | 97.86%（rccd） |
| 中位覆盖度 | 99.42% |
| 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：rccd(97.9%)、cci_120(98.2%)、arc50(98.5%)。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, cci14, cci20, roc6, roc12, roc24 FROM cn_stock_factors_ta_momentum WHERE date >= '2026-10-06' ORDER BY date LIMIT 100
SELECT date, instrument, cci14, cci20, roc6, roc12, roc24 FROM cn_stock_factors_ta_momentum WHERE date >= '2026-10-06' ORDER BY date LIMIT 100