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因子逻辑
技术分析指标 · 布林带：布林带下轨（参数 20/1.5）。中轨 − n2 × 标准差。计算式：m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=20, nbdevup:=1.5, nbdevdn:=1.5, matype:=0) 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_bbands.bbands_lower_20_1d5。由 BOLL_DWN 同族模板推导：m_ta_bbands_l(close,timeperiod:=26) → m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=20, nbdevup:=1.5, nbdevdn:=1.5, matype:=0)。 去掉源码选股模板的最终取反，SQL 输出平台表原值方向。 显式指定均线类型 0（SMA）及上下轨倍数。 以下 SQL 为推导版本，非源码原文；登记与分析仍读取平台表原值。
BigQuant SQL
SELECT date, instrument, m_ta_bbands_l(close, timeperiod:=20, nbdevup:=1.5, nbdevdn:=1.5, matype:=0) AS _factor_temp, _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10663_strategy.py --name '布林带下轨20/1.5 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_bbands"]' --set 'FACTORS=["bbands_lower_20_1d5"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10663_strategy.pySELECT date, instrument, bbands_lower_20_1d5 FROM cn_stock_factors_ta_bbands带入当前因子，在 Cowork 中继续研究。
from bigquant import factor
values = factor.values(["BQF_10663"], "2021-01-01", "2026-09-29")report = factor.analyze( values, start_date="2021-01-01", end_date="2026-09-29", universe=("all", "hs300"), neutralize=(None, "size+industry"), depth="deep",)report.render()