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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 · 动量与摆动：百化率指数平滑（参数 50）。RC 滞后一期后的 50 日均值。计算式见 ta_momentum_formula.py 中 rc 族 SQL 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_momentum.arc50。由 RC 同族模板推导：m_avg(close / m_lag(close,50),50) → m_avg(m_lag(close / NULLIF(m_lag(close,50),0) * 100,1),50)。 去掉源码选股模板的最终取反，SQL 输出平台表原值方向。 网页正文 ARC = MA50(LAG(RC,1))、RC = Close / Close_50日前 × 100。按同族 RC 增加一期滞后及百分数倍率，保留 50 日平滑。 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_lag(close / NULLIF(m_lag(close,50),0) * 100,1),50) AS _factor_temp, _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10720_strategy.py --name '百化率平滑50日 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_momentum"]' --set 'FACTORS=["arc50"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10720_strategy.pySELECT date, instrument, arc50 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_10720"], "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()