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。

数据定义

我们以盘口买入数量为例，它的计算步骤如下：

1. 对每个快照, 将所有盘口委买10档数量求和;
2. 一分钟区间内, 对所有快照的委买量取平均(数量加总/快照数)。

那么金额是同样的道理，在第一

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。

数据定义

我们都知道真正的高开低收是如何加工出来的:

• 开盘价: 每分钟的第一个成交价格;
• 最高价: 每分钟内最高成交价格;
• 最低价: 每分钟内最低成交价格;
• 收盘价: 每分钟的最后一个成交价格.

那么只需要将成交价

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。

数据定义

我们使用到的数据的表格形式如下

| 日期

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。

时间加权订单斜率

数据定义

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 |