title: 情绪与强弱类技术指标因子（cn_stock_factors_ta_sentiment） source: bigfactorwarehouse / cn_stock / cn_stock_factors_ta_sentiment format: markdown

情绪与强弱类技术指标因子（cn_stock_factors_ta_sentiment）

从多空双方“意愿”和“力量”的对比刻画市场情绪：CR/ARBR 用高低价相对中枢的距离衡量买卖意愿，ADTM/SRDM 用开盘/高低价的动量差衡量买卖气与动向速度，DPTB/JDQS/JDRS 统计收阳收阴天数占比，ZDZB 用长周期涨跌比判别筑底，YLTR/YMTR 给出 34 日高低区间内的平滑位置。

• 因子数量：10 个因子 / 14 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）

1. 上游依赖（基础数据表）

cn_stock_bar1d 为分区表，SQL 的 date 过滤由 dai.query(filters={"date": [...]}) 下推完成。

2. 因子清单（14 列）

3. 因子族公式与 DAI SQL

3.1 CR 能量指标

公式：YM = (前H + 前L + 前C)/3；CR = SUM(MAX(0, H−YM), 26) / SUM(MAX(0, YM−L), 26) × 100

输出列（1）：cr26

WITH cr_base AS (    SELECT date, instrument, high, low,        (m_lag(high, 1) + m_lag(low, 1) + m_lag(close, 1)) / 3 AS ym    FROM cn_stock_bar1d    WHERE close IS NOT NULL)SELECT date, instrument,    m_sum(greatest(high - ym, 0), 26)    / NULLIF(m_sum(greatest(ym - low, 0), 26), 0) * 100 AS cr26FROM cr_baseORDER BY date, instrument

3.2 ARBR 人气意愿指标

公式：AR = SUM(H − O, 26) / SUM(O − L, 26)；BR = SUM(MAX(0, H−前C), 26) / SUM(MAX(0, 前C−L), 26) × 100

输出列（2）：ar26、br26

SELECT date, instrument,    m_sum(high - open, 26) / NULLIF(m_sum(open - low, 26), 0) AS ar26,    100.0 * m_sum(greatest(high - m_lag(close, 1), 0), 26) / NULLIF(m_sum(greatest(m_lag(close, 1) - low, 0), 26), 0) AS br26FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument

3.3 DPTB / JDQS / JDRS 收阳收阴统计

公式：DPTB = MA7(IF(C>O,1,0))；JDQS = SUM20(收阳) / SUM20(收阴)；JDRS = SUM20(收阴) / SUM20(收阳)

输出列（3）：dptb7、jdqs20、jdrs20

SELECT date, instrument,    m_avg(if(close > open, 1, 0), 7) AS dptb7,    m_sum(if(close > open, 1, 0), 20) / NULLIF(m_sum(if(close < open, 1, 0), 20), 0) AS jdqs20,    m_sum(if(close < open, 1, 0), 20) / NULLIF(m_sum(if(close > open, 1, 0), 20), 0) AS jdrs20FROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument

3.4 顶底指标（长 / 中周期）

公式：YLTR = MA19(−100 × (MAX34(H) − C) / (MAX34(H) − MIN34(L))) + 100；YMTR = EMA4(同上核) + 100

输出列（2）：yltr、ymtr

SELECT date, instrument,    m_avg(-100.0 * (m_max(high, 34) - close) / NULLIF(m_max(high, 34) - m_min(low, 34), 0), 19) + 100.0 AS yltr,    m_ta_ema(-100.0 * (m_max(high, 34) - close) / NULLIF(m_max(high, 34) - m_min(low, 34), 0), 4) + 100.0 AS ymtrFROM cn_stock_bar1dWHERE close IS NOT NULLORDER BY date, instrument

3.5 ADTM 动态买卖气指标

公式：DTM = IF(O ≤ 前O, 0, MAX(H−O, O−前O))；DBM = IF(O ≥ 前O, 0, MAX(O−L, 前O−O))；STM = SUM(DTM, 23)；SBM = SUM(DBM, 23)；ADTM = IF(STM>SBM, (STM−SBM)/STM, IF(STM<SBM, (STM−SBM)/SBM, 0))；MAADTM = MA8(ADTM)

输出列（2）：adtm、maadtm

WITH adtm_base AS (    SELECT date, instrument,        if(open <= m_lag(open, 1), 0, greatest(high - open, open - m_lag(open, 1))) AS dtm,        if(open >= m_lag(open, 1), 0, greatest(open - low, m_lag(open, 1) - open))  AS dbm    FROM cn_stock_bar1d    WHERE close IS NOT NULL),adtm_sum AS (    SELECT date, instrument,        m_sum(dtm, 23) AS stm,

3.6 SRDM 动向速度比率

公式：DMZ = IF(H+L ≤ 前H+前L, 0, MAX(|H−前H|, |L−前L|))；DMF 对称；ADMZ = MA30(DMZ)；ADMF = MA30(DMF)；SRDM = IF(ADMZ>ADMF, (ADMZ−ADMF)/ADMZ, IF(ADMZ=ADMF, 0, (ADMZ−ADMF)/ADMF))

输出列（1）：srdm

WITH srdm_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),srdm_dm AS (    SELECT date, instrument,        CASE WHEN high + low <= pre_h + pre_l THEN 0

3.7 ZDZB 筑底指标

公式：A = SUM125(上涨) / SUM125(下跌)（上涨 = C ≥ 前C）；B = MA5(A)；D = MA20(B)

输出列（3）：zdzb_a、zdzb_b、zdzb_d

WITH zdzb_mark AS (    SELECT date, instrument,        if(close >= m_lag(close, 1), 1, 0) AS is_up,        if(close <  m_lag(close, 1), 1, 0) AS is_down    FROM cn_stock_bar1d    WHERE close IS NOT NULL),zdzb_a AS (    SELECT date, instrument,        m_sum(is_up, 125) / NULLIF(m_sum(is_down, 125), 0) AS a

4. 数据加工说明

4.1 加工链路

cn_stock_bar1d（后复权，WHERE close IS NOT NULL）    → 7 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

• 历史构建：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。
• 增量构建：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。

4.2 回溯冗余（避免窗口未预热导致的缺失值）

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：

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。

4.3 停牌空值行的处理

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）：

4.4 累计型因子的锚点

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。

4.5 标的对齐与覆盖度

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）。

4.6 本表实现要点

• 本类 10 个因子共 14 个数据列：arbr26（ar26/br26）、adtm（adtm/maadtm）、zdzb（zdzb_a/b/d）为一因子多列输出。
• dptb7 按上游口径用个股自身收阳天数占比近似“大盘同步”，并非真正的个股-大盘同步率。若需严格口径，需另取大盘指数（如 000001.SH）的收阳序列 join 后计算。此处保留近似口径以保证个股级有值。
• cr26 的 YM 按标准定义取 (前H+前L+前C)/3；部分上游写法误写为“前高前低前收的 3 日均值”，本表已修正。
• zdzb 的最长依赖为 125 + 5 + 20 ≈ 150 个交易日，回溯冗余取 500 个自然日（约 330 个交易日）。

5. 覆盖度实测

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）：

覆盖度最低的三列：zdzb_d(97.9%)、zdzb_b(98.1%)、zdzb_a(98.2%)。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。

6. 示例数据

{{sample_data}}

7. 使用建议

1. 横截面标准化：本表含绝对量纲列（价位、波幅、成交量等），跨股票比较前建议用 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。
2. 去极值：比值类因子分母虽已做 NULLIF 保护，但小分母仍会放大尾部，建议按日做分位数截断。
3. 冗余筛选：同一指标的多参数档位之间相关性很高，建模前建议按 IC / 相关性 / 特征重要性做筛选， 而不是把全部列直接喂给模型。
4. 无未来函数：全部因子只用当期与历史滚动数据；回测时注意前向收益口径（建议用次日开盘价）， 收盘价口径会系统性高估短周期反转类因子的收益。