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因子逻辑
技术分析指标 · 量价：威廉变异离散量（参数 6）。多空强度×成交量再差分。计算式：m_delta(m_sum((close - open) / NULLIF(high - low, 0) * volume, 6), 6) 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_volume_price.wvad6。由 WVAD 同族模板推导：m_sum((close - open)/(high - low)*volume,6) → m_delta(m_sum((close - open)/NULLIF(high - low,0)*volume,6),6)。 去掉源码选股模板的最终取反，SQL 输出平台表原值方向。 保留源码 6 日 WVAD 累加内核，按网页增加 6 日差分和零分母保护；新增差分，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_delta(m_sum((close - open)/NULLIF(high - low,0)*volume,6),6) AS _factor_temp, _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10778_strategy.py --name '威廉变异量6日 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_volume_price"]' --set 'FACTORS=["wvad6"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10778_strategy.pySELECT date, instrument, wvad6 FROM cn_stock_factors_ta_volume_price带入当前因子，在 Cowork 中继续研究。
from bigquant import factor
values = factor.values(["BQF_10778"], "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()