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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 · 量价：平衡成交量（参数 None）。收盘价涨跌方向累计成交量。计算式：m_ta_obv(close, volume) 值来自平台表 cn_stock_factors_ta_volume_price.obv。由 OBV 同族模板推导：if(close>pre_close,((close-low)-(high-close))/(high-low)(_obv+volume),((close-low)-(high-low))/(high-low)(_obv-volume)) → _obv。 去掉源码选股模板的最终取反，SQL 输出平台表原值方向。 复用源码 OBV 中间列 _obv = m_ta_obv(close,volume)，不沿用源码最后按价位与成交量的额外变换。 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_ta_obv(close,volume) AS _obv, _obv AS _factor_temp, _factor_temp AS factorFROM cn_stock_bar1dORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10779_strategy.py --name '标准平衡成交量 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_factors_ta_volume_price"]' --set 'FACTORS=["obv"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10779_strategy.pySELECT date, instrument, obv 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_10779"], "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()