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因子逻辑
由两部分相加：7日均价减收盘价（价格低于短期均线的程度），加上 vwap 与5日前收盘价的230日长窗口相关系数。前项以价格绝对量计，在截面上往往主导取值，值越大表示收盘价相对7日均线越低。
因子公式
((((SUM(CLOSE, 7) / 7) -CLOSE)) + ((CORR(VWAP, DELAY(CLOSE, 5), 230))))BigQuant SQL
SELECT date, instrument, m_avg(close, 7)-close+m_corr(amount/volume, m_lag(close, 5), 230) AS _factor_temp, 1 * _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10125_strategy.py --name 'Alpha191 #26 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_alpha_191"]' --set 'FACTORS=["alpha_026"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-22"' \ && python bqf_10125_strategy.pySELECT date, instrument, alpha_026 FROM cn_stock_factors_alpha_191带入当前因子，在 Cowork 中继续研究。
from bigquant import factor
values = factor.values(["BQF_10125"], "2021-01-01", "2026-09-22")report = factor.analyze( values, start_date="2021-01-01", end_date="2026-09-22", universe=("all", "hs300"), neutralize=(None, "size+industry"), depth="deep",)report.render()