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因子逻辑
技术分析指标 · 情绪与强弱：筑底指标 A（参数 125）。125 日上涨天数 / 下跌天数。计算式见 ta_sentiment_formula.py 中 zdzb 族 SQL 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_sentiment.zdzb_a。由 BBI_SHRT 同族模板推导：m_avg(_A,5) → m_avg(_A,1)。 源码先计算 125 日上涨/下跌天数比 _A；将后续 5 日平滑改为 1 日，输出网页 A 值。 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_sum(IF(close >= m_lag(close, 1), 1, 0), 125) / m_sum(IF(close < m_lag(close, 1), 1, 0), 125) AS _A, m_avg(_A,1) AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrument```_bq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10752_strategy.py --name '筑底指标A 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_sentiment"]' --set 'FACTORS=["zdzb_a"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10752_strategy.pySELECT date, instrument, zdzb_a 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_10752"], "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()