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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 · 情绪与强弱：动向速度比率（参数 30）。正负动向速度的相对强弱。计算式见 ta_sentiment_formula.py 中 srdm 族 SQL 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_sentiment.srdm。由 SRDM 同族模板推导：m_avg(_DMZ,10) → m_avg(_DMZ,30)。 去掉源码选股模板的最终取反，SQL 输出平台表原值方向。 按网页正文把 ADMZ/ADMF 的内层平滑由 10 改为 30，最终平滑由 30 改为 1；保留原相对强弱分支公式。 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, if((high+low)<=(m_lag(high,1)+m_lag(low,1)),0,greatest(abs(high-m_lag(high,1)),abs(low-m_lag(low,1)))) AS _DMZ, if((high+low)>=(m_lag(high,1)+m_lag(low,1)),0,greatest(abs(high-m_lag(high,1)),abs(low-m_lag(low,1)))) AS _DMF, m_avg(_DMZ,30) AS _ADMZ, m_avg(_DMF,30) AS _ADMF, if(_ADMZ>_ADMF,(_ADMZ-_ADMF)/_ADMZ,if(_ADMZ=_ADMF,0,(_ADMZ-_ADMF)/_ADMF)) AS _SRDM, m_avg(_SRDM,1) AS _factor_temp, _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10751_strategy.py --name '动向速度比率 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_sentiment"]' --set 'FACTORS=["srdm"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10751_strategy.pySELECT date, instrument, srdm FROM cn_stock_factors_ta_sentiment带入当前因子，在 Cowork 中继续研究。
from bigquant import factor
values = factor.values(["BQF_10751"], "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()