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上一篇文章中我们对高频因子的优势和类型做了简要介绍，从这篇文章开始，我们将对每一大类因子做介绍，并从中选取具体一例因子，实现从数据构建到测试评估的整个过程。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类;研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，并对该因子进行有效性检验。 一、动量反转因子 1.1动量反转因子 第一类因子为动量反转因子。动量反转因子通常由过去一段时间的特定类型的涨跌幅构造，其因子收益一方面可能来源于非理性投资者的行为偏差造成的错误定价，另一方面也可能来源于承担特定风险获得...

以下是依据两篇研报因子的文字描述，通过deepseek/pandaai解读生成的Python代码实现，保留了AI生成过程和注释。意识到很多学员用户也正在做这个工作，为节约人力算力能源，在量变学院社群分享一下。   这里是上篇《中金价量》的部分： 通过网盘分享的文件：alpha191中金量价_dspandaai（上）.docx 链接:https://pan.baidu.com/s/1O9pvVkP_C_N54kbwAN...

量化算子工具类使用文档 本文档汇总介绍了量化算子工具类中所有函数的功能、输入/输出说明以及使用示例。所有函数均以静态方式提供，调用时直接使用函数名称，无需添加类名前缀。 示例中均采用如下调用格式，例如： CORRELATION(CLOSE,VOLUME,20) 注意 数据要求：各函数要求输入的数据为带有日期和标的信息的多级索引时间序列。如果数据格式不符合要求，内部会自动将索引调整为`date`与`symbol`两级。 参数说明：下列说明中，输入输出参数采用通俗描述，不涉及具体编程语言的数据类型。 --- 基础计算函数 RANK 描述 对横截面数据进行排序，并归一化到区间[-0.5...

引言 招商证券的这份研究报告代表了传统金融机构在人工智能应用领域的重要探索。作为AI系列研究的第二篇，该报告聚焦于多模型集成技术在量价Alpha策略中的应用，为量化投资提供了一套完整的技术解决方案。 通过深入研读，我发现这份报告最大的价值在于其模型选择的系统性思考和集成策略的实用性设计，为行业提供了宝贵的方法论参考。 --- 第一部分：为什么需要多模型集成？ 1.1传统单一模型的根本局限 在量化投资领域，单一模型面临着无法克服的结构性缺陷： 预测精度的天花板效应 即使是最先进的单...

上篇[基于《AI系列研究之二：多模型集成量价Alpha策略》理论分析](https://www.pandaai.online/community/article/90) 本篇文章会对其中各部分进行代码研究 项目需求分析与技术架构设计 业务需求梳理 项目的核心目标是构建一个多模型股票预测系统，具体需求包括： 数据层面的要求： 股票池：全A股票市场，但需要剔除ST、ST股票、退市股票以及上市不满三个月的新股 数据源：使用数据库中的日线量价数据，包含高开低收价格、成交量以及市值信息 预测目标：T+1日至T+11日的复权日内VWAP价格收益率 数据预处理：采用3倍MAD截断、zscore标...

一因子原理 我们先明白一个原理，主力一定是在低位建仓，一定是在波动小的时候建仓，不会在暴跌，暴涨的票建仓，反之如果建仓，那之前被套的不就解套了？大资金就成接盘侠了。所以也产生了一个反人性的逻辑事实，就是是因为他们建仓，所以那里才成为低位。 二利用原理反推因子规则 接着前面的话说，要规避掉暴涨，暴跌的票子，那么就是在大盘里面找价格比较稳定的，赌主力要拉这个票，于是我让ai帮我写一个策略，就是找价格稳定的来投资，代码： classStabilityRankFactor(Factor): de...

1.引言 招商证券发布的这篇研究报告《AI系列研究之一：端到端的动态Alpha模型》探讨了一种基于深度神经网络的动态Alpha因子模型，旨在解决传统线性Alpha模型的局限性。这项研究不仅展示了机器学习在量化金融领域的应用，也为投资决策提供了新的思路和方法。本文将详细分析报告中提出的模型架构、实验设计、创新点以及实际效果。 2.传统因子投资框架及其局限性 2.1传统多因子Alpha模型的构建流程 传统的多因子Alpha模型构建一般包括以下步骤： 单因子研究与筛选 因子预处理（异常值处理、标准...

上篇[基于《AI系列研究之一：端到端的动态Alpha模型》理论分析](https://www.pandaai.online/community/article/77) 本篇文章会对其中各部分进行代码研究 大概流程划分为下  数据清洗 目的 保证输入数据的质量，剔除不符合要求的样本。 减少后续特征工程和模型训练的偏差。 过滤掉ST和退市股，可避免模型学到噪声或极端异常；空值剔除确保计算指标和归一化不出错。 python defget_all_stocks(self,e...