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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 · 趋势指标：120 日乖离率（参数 120）。收盘价偏离 120 日均线的幅度。计算式：(close - m_avg(close, 120)) / NULLIF(m_avg(close, 120), 0) * 100 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_trend.bias_ma120。由 BIAS 同族模板推导：m_ta_bias(close,12) → m_ta_bias(close,120) * 100。 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 BIAS 描述为比率，网页 bias_ma 为百分数；增加倍率 100。 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_ta_bias(close,120) * 100 AS _factor_temp, _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrument```*bq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10756_strategy.py --name '乖离率120日 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_trend"]' --set 'FACTORS=["bias_ma120"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10756_strategy.pySELECT date, instrument, bias_ma120 FROM cn_stock_factors_ta_trend带入当前因子，在 Cowork 中继续研究。
from bigquant import factor
values = factor.values(["BQF_10756"], "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()