成交量加权净委买比例
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。
数据定义
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 |
由bq7zuymm创建,最终由bq7zuymm更新于
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。
、委卖增额(卖一变化金额)、委买增量(买一变化量)、委卖增量(卖一变化量)。
1.如果相邻快照卖一价相同,当前快照卖一价 * (当前快照卖一价数量 - 上
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这一期我们介绍四个因子:盘口买入数量、盘口买入金额、盘口卖出数量、盘口卖出金额。
我们以盘口买入数量为例,它的计算步骤如下:
那么金额是同样的道理,在第一
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这一章我们来加工针对买一价、卖一价的高开低收的分钟因子。
我们都知道真正的高开低收是如何加工出来的:
那么只需要将成交价
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这一章我们来加工股票的盘口价差系列因子:时序加权的盘口价差、成交量加权的盘口价差、成交价加权的盘口价差。通过pandas能够将三者同时加工出来, 当然和dai.query的方式相比,前者的代码要稍复杂些但好处是能够同时观测到三个因子值。
我们使用到的数据的表格形式如下
| 日期
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正如标题所示,这个系列主要介绍订单斜率系列因子。需要用到数据流的表格名为cn_stock_level2_snapshot
,需要开通数据流的请联系小Q。
我们使用的数据格式如下:
| 日期 | 买一价 | 卖一价 | 买一量 | 卖一量 | 成交量 |
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