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AI 原生量化投研平台AI-native quantitative research platform
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因子逻辑
技术分析指标 · 通道与位置：唐奇安通道位置（参数 10）。收盘价在 10 日高低区间内的位置。计算式：(close - m_min(low, 10)) / NULLIF(m_max(high, 10) - m_min(low, 10), 0) 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_channel.donchian_pos_10。由 KDJ_K 同族模板推导：m_ta_kdj_k(high, low, close, fastk_period:=9, slowk_period:=3, slowd_period:=3, slowk_matype:=1, slowd_matype:=1) → (close - m_min(low,10)) / NULLIF(m_max(high,10) - m_min(low,10),0)。 去掉源码选股模板的最终取反，SQL 输出平台表原值方向。 源码 KDJ_K 的 alpha_desc 明确给出 RSV 基础公式。按网页提取未平滑、0~1 的位置分量，去掉原 RSV 的 ×100，不沿用 K 值平滑；非纯参数替换。网页唐奇安位置表达式与该归一化 RSV 相同；源码没有独立 Donchian 条目。 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, (close - m_min(low,10)) / NULLIF(m_max(high,10) - m_min(low,10),0) AS _factor_temp, _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10673_strategy.py --name '唐奇安位置10日 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_channel"]' --set 'FACTORS=["donchian_pos_10"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10673_strategy.pySELECT date, instrument, donchian_pos_10 FROM cn_stock_factors_ta_channel带入当前因子，在 Cowork 中继续研究。
from bigquant import factor
values = factor.values(["BQF_10673"], "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()