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因子逻辑
技术分析指标 · 动量与摆动：异同离差变化率指数（参数 59/20/27）。RC 快慢差再平滑。计算式见 ta_momentum_formula.py 中 rccd 族 SQL 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_momentum.rccd。由 RC 同族模板推导：m_avg(close / m_lag(close,50),50) → m_avg(m_avg(m_lag(m_avg(m_lag(close / NULLIF(m_lag(close,59),0) * 100,1),59),1),20) - m_avg(m_lag(m_avg(m_lag(close / NULLIF(m_lag(close,59),0) * 100,1),59),1),27),10)。 去掉源码选股模板的最终取反，SQL 输出平台表原值方向。 按网页正文 RC=C/C_59日前×100，ARC=MA59(LAG(RC,1))，DIF=MA20(LAG(ARC,1))−MA27(LAG(ARC,1))，RCCD=MA10(DIF)。用源码 RC 及 DMA 结构组合，非纯参数替换。 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_avg(m_avg(m_lag(m_avg(m_lag(close / NULLIF(m_lag(close,59),0) * 100,1),59),1),20) - m_avg(m_lag(m_avg(m_lag(close / NULLIF(m_lag(close,59),0) * 100,1),59),1),27),10) AS _factor_temp, _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10719_strategy.py --name '异同离差变化率 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_momentum"]' --set 'FACTORS=["rccd"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10719_strategy.pySELECT date, instrument, rccd FROM cn_stock_factors_ta_momentum带入当前因子，在 Cowork 中继续研究。
from bigquant import factor
values = factor.values(["BQF_10719"], "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()