加载中...
AI 原生量化投研平台AI-native quantitative research platform
正在加载…Loading…
页面仍在加载，可以继续等待，或重新加载。The page is still loading. You can keep waiting or reload.
部分页面资源未能加载，请重新加载。Some page resources could not load. Please reload.
设备当前处于离线状态，恢复连接后可以继续等待或重新加载。Your device is offline. Once connected, you can keep waiting or reload.
因子逻辑
市销率TTM。财务数据按公告日对齐，仅使用当天及之前已披露的信息；动态口径为最新一期年化，并非分析师预测。
来源：BigQuant 数据平台；读取 cn_stock_valuation.ps_ttm 原值，不取反、不改单位。
因子公式
总市值 / 营业总收入（滚动十二期）BigQuant SQL
SELECT date, instrument, ps_ttm AS factorFROM cn_stock_valuationORDER BY date, instrumentbq examples new strategies/multi_factor.py bqf_10793_strategy.py --name '市销率TTM 选股' \ --set 'TABLES=["cn_stock_valuation"]' --set 'FACTORS=["ps_ttm"]' --set 'HOLD=30' \ --set 'EVERY=20' --set 'BENCHMARK="000300.SH"' --set 'START="2021-01-01"' \ --set 'END="2026-09-29"' \ && python bqf_10793_strategy.pySELECT date, instrument, ps_ttm FROM cn_stock_valuation带入当前因子，在 Cowork 中继续研究。
from bigquant import factor
values = factor.values(["BQF_10793"], "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()