红利因子
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今天我们来聊一个在股票市场持续生效了40年的规律——市值因子。用大白话说就是:小公司长期跑赢大公司的现象(注意:这里的"小"指公司规模,不是道德评价哦)。
把股票市场想象成学校:
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今天我们来聊聊 KDJ 指标,这个在股市中常被提及的技术分析工具,它可以帮助你更好地理解市场趋势。
KDJ 是由 K 线、D 线和 J 线组成的指标,主要用于判断市场的超买超卖情况。简单来说,KDJ指标可以评估股票是被高估还是被低估,从而做出更明智的投资选择。
我们先来看看KD
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海龟交易是一个贯彻入场、出场、仓位管理全流程的策略,他倡议成功的交易不仅仅依赖于直觉或经验,而是可以通过一套明确的规则进行学习和复制。就像你根据一本菜谱,按照其步骤、用量、火候、时间就能做出美味可口的佳肴,任何人都可以复刻。
我们今天来探讨一下如何利用“过去20日收盘价”这个因子
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委托量加权委托价实时因子是一个衡量市场委托深度和价格趋势的指标。它通过计算委托量与价格的加权平均值来反映市场的真实供需关系。该因子的计算公式为:
价值10000元,现在卖家想要以
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因子就是用来解释和预测资产收益的某些特征或指标。可以把因子想象成一种“魔法工具”,帮助我们理解为什么某些股票或资产表现得更好或更差。
你可能听说过“市盈率”这个因子,它反映了公司股票价格与其每股收益的关系。一般来说,市盈率低的股票可能被低估,而高市盈率的股票可能被高估。投资者可以根据这个因子来决定
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本文将要带大家使用dai加工实时的基金分钟频数据, 进一步使用plotly对实时数据进行可视化操作, 加工因子需要各位对SQL语句有一定的了解,各位请参考dai的使用文档. 以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
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这个系列我们主要使用基金快照数据来加工一些分钟高频因子,需要用到的表和对应字段如下。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
| 字段名 | 数据类型 | 备注 |
|---|
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本文将要带大家使用dai加工实时的股票分钟频因子——成交量加权净委买比例。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
这里我们给出一些公式来了解该指标的算法,在给出公式之前,我们来看一下我们使用的数据表格结构:
| 时间 | 买一量 | 卖一量 |
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以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
构造这个因子需要用到的数据的表格形式如下:
| 日期 | 买一量 | 卖一量 |
|---|---|---|
| t1 | b1 | a1 |
| t2 | b2 | a2 |
| … | … | … |
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本文将使用dai利用快照数据加工分钟频因子并进行可视化处理,需要用到十档委买单数量,所以我们需要使用的表格为cn_stock_level2_snapshot。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
这里我们需要花一些篇幅来介绍一下我们是如何将快照数
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这一节我们来编写成交价加权净委买比例的分钟因子。该因子涉及到快照数据cn_stock_level2_snapshot表格,但目前流数据表暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
与成交量加权净委买比例的因子加工方法是类似的,为了大家能够详细的理解该
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这一章节介绍和中间价相关的一系列分钟频因子的加工,需要用到快照数据cn_stock_level2_snapshot, 以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
我们来看看需要加工该因子的字段:
| 时间 | 委卖
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本文以中证1000的股指期货(IM2503.CFE)与指数(000852.SH)价差为例, 我们来加工股指与期货的价差因子并进行实时可视化操作。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
因子构造思路较为简单,我们需要用到期货l1快照数据以及指数快照数
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在量化交易中,通过手段实时获取交易信号是基本功,本文将利用dai.stream_factor和其他第三方库配合给你的qq邮件发送策略信号。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=f7
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这一次我们选用螺纹钢的相关期货合约来加工一个近月与远月合约的价差因子。我们选用的标的为rb2503.SHF, rb2501.SHF。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
这里只需取出价格数据即可,所以我们直接对代码进行讲解。
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这个系列我们将会用到期货快照数据和分钟数据来加工一些分钟高频因子,需要用到的表和对应字段如下。
| 字段名 | 数据类型 | 备注 |
|---|---|---|
| time | INT | 时间 |
| open |
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