Alpha101 全解 05：081-100

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本章逐一解释 Alpha101 的第 081 至 100 号因子，共 20 个。

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本章逐一解释 Alpha101 的第 081 至 100 号因子，共 20 个。

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Alpha101-081

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 5、8、14、49 日等尺度上处理成交量、成交量加权平均价、平均日成交额，主要链路是“横截面排序 → 对数变换 → 滚动连乘 → 滚动相关 → 滚动求和”，最后形成一个量价相关与背离信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

((rank(Log(product(rank((rank(correlation(vwap, sum(adv10, 49.6054), 8.47743))^4)), 14.9655))) < rank(correlation(rank(vwap), rank(volume), 5.07914))) * -1)

• 输入字段： 成交量、成交量加权平均价、平均日成交额
• 识别窗口： 5 日、8 日、14 日、49 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；对数变换：压缩偏态和极端值；滚动连乘：累积窗口内的复合效应；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；滚动求和：累计窗口内的方向或强度

计算拆解

1. 准备 成交量、成交量加权平均价、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 先做对数变换，降低成交量等右偏变量的极端值影响。
3. 在 5、8、14、49 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
4. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
5. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
6. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-082

类型： 行业中性复合信号　 核心问题： 先剔除行业共同波动，再观察个股自身的价量偏离。

一句话翻译： 这个因子在 6、13、14、17 日等尺度上处理开盘价、成交量、行业分类，主要链路是“最小值 → 横截面排序 → 线性衰减 → 差分 → 时序排序”，最后形成一个行业中性复合信号信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

(min(rank(decay_linear(delta(open, 1.46063), 14.8717)), Ts_Rank(decay_linear(correlation(IndNeutralize(volume, IndClass.sector), ((open * 0.634196) + (open * (1 - 0.634196))), 17.4842), 6.92131), 13.4283)) * -1)

• 输入字段： 开盘价、成交量、行业分类
• 识别窗口： 6 日、13 日、14 日、17 日
• 主要算子： 最小值：选择多个候选值中较小者；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；差分：当前值减去历史值；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化

计算拆解

1. 准备 开盘价、成交量、行业分类，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 计算滞后值或差分，把绝对水平转换成变化速度和方向。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
5. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
6. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

它试图把行业普涨普跌从信号中拿掉，留下个股相对同行的异常价格或成交行为。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-083

类型： 波动与价格区间　 核心问题： 衡量振幅、波动率或收盘价在日内区间中的位置。

一句话翻译： 这个因子在 2、5 日等尺度上处理收盘价、最高价、最低价、成交量、成交量加权平均价，主要链路是“横截面排序 → 滞后 → 滚动求和”，最后形成一个波动与价格区间信号。输出强调相对名次，不代表绝对价格或绝对收益高低。

公式

TEXT 可复现实验

((rank(delay(((high - low) / (sum(close, 5) / 5)), 2)) * rank(rank(volume))) / (((high - low) / (sum(close, 5) / 5)) / (vwap - close)))

• 输入字段： 收盘价、最高价、最低价、成交量、成交量加权平均价
• 识别窗口： 2 日、5 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；滞后：取若干交易日前的值；滚动求和：累计窗口内的方向或强度

计算拆解

1. 准备 收盘价、最高价、最低价、成交量、成交量加权平均价，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 计算滞后值或差分，把绝对水平转换成变化速度和方向。
3. 在 2、5 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。

经济直觉与高低值

振幅、波动率以及收盘价在高低区间的位置共同反映盘中买卖力量和风险状态。 高值通常表示波动更强、靠近某一端点或相关状态更突出；需要结合公式是否取反判断方向。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 所有分母应设置接近零保护；不能用无限值参与排序或相关计算。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-084

类型： VWAP 偏离　 核心问题： 比较成交重心与开收盘价，刻画日内资金成本和价格偏离。

一句话翻译： 这个因子在 4、15、20 日等尺度上处理收盘价、成交量加权平均价，主要链路是“带符号幂 → 时序排序 → 窗口最大值 → 差分”，最后形成一个VWAP 偏离信号。

公式

TEXT 可复现实验

SignedPower(Ts_Rank((vwap - ts_max(vwap, 15.3217)), 20.7127), delta(close, 4.96796))

• 输入字段： 收盘价、成交量加权平均价
• 识别窗口： 4 日、15 日、20 日
• 主要算子： 带符号幂：放大幅度差异并保留原始方向；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；窗口最大值：寻找局部极端高点；差分：当前值减去历史值

计算拆解

1. 准备 收盘价、成交量加权平均价，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 计算滞后值或差分，把绝对水平转换成变化速度和方向。
3. 在 4、15、20 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。

经济直觉与高低值

VWAP 近似当天平均成交成本。价格偏离成交重心，可能反映日内追涨杀跌、流动性冲击或均值回归压力。 时序排名越高，说明当前观测越接近历史窗口上沿；越低则越接近窗口下沿。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-085

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 3、7、9、10 日等尺度上处理收盘价、最高价、最低价、成交量、平均日成交额，主要链路是“横截面排序 → 滚动相关 → 时序排序”，最后形成一个量价相关与背离信号。输出强调相对名次，不代表绝对价格或绝对收益高低。

公式

TEXT 可复现实验

(rank(correlation(((high * 0.876703) + (close * (1 - 0.876703))), adv30, 9.61331))^rank(correlation(Ts_Rank(((high + low) / 2), 3.70596), Ts_Rank(volume, 10.1595), 7.11408)))

• 输入字段： 收盘价、最高价、最低价、成交量、平均日成交额
• 识别窗口： 3 日、7 日、9 日、10 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置

计算拆解

1. 准备 收盘价、最高价、最低价、成交量、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
3. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
4. 按公式的加减乘除合成最终值；乘法通常表示两个条件必须同时强，除法则表示相对强度。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 所有分母应设置接近零保护；不能用无限值参与排序或相关计算。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-086

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 6、14、20 日等尺度上处理开盘价、收盘价、成交量加权平均价、平均日成交额，主要链路是“时序排序 → 滚动相关 → 滚动求和 → 横截面排序”，最后形成一个量价相关与背离信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

((Ts_Rank(correlation(close, sum(adv20, 14.7444), 6.00049), 20.4195) < rank(((open + close) - (vwap + open)))) * -1)

• 输入字段： 开盘价、收盘价、成交量加权平均价、平均日成交额
• 识别窗口： 6 日、14 日、20 日
• 主要算子： 时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；滚动求和：累计窗口内的方向或强度；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置

计算拆解

1. 准备 开盘价、收盘价、成交量加权平均价、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 在 6、14、20 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
5. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-087

类型： 行业中性复合信号　 核心问题： 先剔除行业共同波动，再观察个股自身的价量偏离。

一句话翻译： 这个因子在 2、4、13、14 日等尺度上处理收盘价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，主要链路是“最大值 → 横截面排序 → 线性衰减 → 差分 → 时序排序”，最后形成一个行业中性复合信号信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

(max(rank(decay_linear(delta(((close * 0.369701) + (vwap * (1 - 0.369701))), 1.91233), 2.65461)), Ts_Rank(decay_linear(abs(correlation(IndNeutralize(adv81, IndClass.industry), close, 13.4132)), 4.89768), 14.4535)) * -1)

• 输入字段： 收盘价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额
• 识别窗口： 2 日、4 日、13 日、14 日
• 主要算子： 最大值：选择多个候选值中较大者；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；差分：当前值减去历史值；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；绝对值：只保留偏离强度，不区分方向

计算拆解

1. 准备 收盘价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 计算滞后值或差分，把绝对水平转换成变化速度和方向。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
5. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
6. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

它试图把行业普涨普跌从信号中拿掉，留下个股相对同行的异常价格或成交行为。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-088

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 2、6、8、20 日等尺度上处理开盘价、收盘价、最高价、最低价、平均日成交额，主要链路是“最小值 → 横截面排序 → 线性衰减 → 时序排序 → 滚动相关”，最后形成一个量价相关与背离信号。输出强调相对名次，不代表绝对价格或绝对收益高低。

公式

TEXT 可复现实验

min(rank(decay_linear(((rank(open) + rank(low)) - (rank(high) + rank(close))), 8.06882)), Ts_Rank(decay_linear(correlation(Ts_Rank(close, 8.44728), Ts_Rank(adv60, 20.6966), 8.01266), 6.65053), 2.61957))

• 输入字段： 开盘价、收盘价、最高价、最低价、平均日成交额
• 识别窗口： 2 日、6 日、8 日、20 日
• 主要算子： 最小值：选择多个候选值中较小者；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化

计算拆解

1. 准备 开盘价、收盘价、最高价、最低价、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
3. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-089

类型： 行业中性复合信号　 核心问题： 先剔除行业共同波动，再观察个股自身的价量偏离。

一句话翻译： 这个因子在 3、5、6、10、15 日等尺度上处理最低价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，主要链路是“时序排序 → 线性衰减 → 滚动相关 → 差分 → 行业中性化”，最后形成一个行业中性复合信号信号。

公式

TEXT 可复现实验

(Ts_Rank(decay_linear(correlation(((low * 0.967285) + (low * (1 - 0.967285))), adv10, 6.94279), 5.51607), 3.79744) - Ts_Rank(decay_linear(delta(IndNeutralize(vwap, IndClass.industry), 3.48158), 10.1466), 15.3012))

• 输入字段： 最低价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额
• 识别窗口： 3 日、5 日、6 日、10 日、15 日
• 主要算子： 时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；差分：当前值减去历史值；行业中性化：剔除行业共同成分

计算拆解

1. 准备 最低价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 计算滞后值或差分，把绝对水平转换成变化速度和方向。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
5. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。

经济直觉与高低值

它试图把行业普涨普跌从信号中拿掉，留下个股相对同行的异常价格或成交行为。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-090

类型： 行业中性复合信号　 核心问题： 先剔除行业共同波动，再观察个股自身的价量偏离。

一句话翻译： 这个因子在 3、4、5 日等尺度上处理收盘价、最低价、行业分类、平均日成交额，主要链路是“横截面排序 → 窗口最大值 → 时序排序 → 滚动相关 → 行业中性化”，最后形成一个行业中性复合信号信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

((rank((close - ts_max(close, 4.66719)))^Ts_Rank(correlation(IndNeutralize(adv40, IndClass.subindustry), low, 5.38375), 3.21856)) * -1)

• 输入字段： 收盘价、最低价、行业分类、平均日成交额
• 识别窗口： 3 日、4 日、5 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；窗口最大值：寻找局部极端高点；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；行业中性化：剔除行业共同成分

计算拆解

1. 准备 收盘价、最低价、行业分类、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 在 3、4、5 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
5. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

它试图把行业普涨普跌从信号中拿掉，留下个股相对同行的异常价格或成交行为。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-091

类型： 行业中性复合信号　 核心问题： 先剔除行业共同波动，再观察个股自身的价量偏离。

一句话翻译： 这个因子在 2、3、4、9、16 日等尺度上处理收盘价、成交量、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，主要链路是“时序排序 → 线性衰减 → 滚动相关 → 行业中性化 → 横截面排序”，最后形成一个行业中性复合信号信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

((Ts_Rank(decay_linear(decay_linear(correlation(IndNeutralize(close, IndClass.industry), volume, 9.74928), 16.398), 3.83219), 4.8667) - rank(decay_linear(correlation(vwap, adv30, 4.01303), 2.6809))) * -1)

• 输入字段： 收盘价、成交量、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额
• 识别窗口： 2 日、3 日、4 日、9 日、16 日
• 主要算子： 时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；行业中性化：剔除行业共同成分；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置

计算拆解

1. 准备 收盘价、成交量、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
3. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
5. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

它试图把行业普涨普跌从信号中拿掉，留下个股相对同行的异常价格或成交行为。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-092

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 6、7、14、18 日等尺度上处理开盘价、收盘价、最高价、最低价、平均日成交额，主要链路是“最小值 → 时序排序 → 线性衰减 → 滚动相关 → 横截面排序”，最后形成一个量价相关与背离信号。输出强调相对名次，不代表绝对价格或绝对收益高低。

公式

TEXT 可复现实验

min(Ts_Rank(decay_linear(((((high + low) / 2) + close) < (low + open)), 14.7221), 18.8683), Ts_Rank(decay_linear(correlation(rank(low), rank(adv30), 7.58555), 6.94024), 6.80584))

• 输入字段： 开盘价、收盘价、最高价、最低价、平均日成交额
• 识别窗口： 6 日、7 日、14 日、18 日
• 主要算子： 最小值：选择多个候选值中较小者；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置

计算拆解

1. 准备 开盘价、收盘价、最高价、最低价、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
3. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 所有分母应设置接近零保护；不能用无限值参与排序或相关计算。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-093

类型： 行业中性复合信号　 核心问题： 先剔除行业共同波动，再观察个股自身的价量偏离。

一句话翻译： 这个因子在 2、7、16、17、19 日等尺度上处理收盘价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，主要链路是“时序排序 → 线性衰减 → 滚动相关 → 行业中性化 → 横截面排序”，最后形成一个行业中性复合信号信号。输出强调相对名次，不代表绝对价格或绝对收益高低。

公式

TEXT 可复现实验

(Ts_Rank(decay_linear(correlation(IndNeutralize(vwap, IndClass.industry), adv81, 17.4193), 19.848), 7.54455) / rank(decay_linear(delta(((close * 0.524434) + (vwap * (1 - 0.524434))), 2.77377), 16.2664)))

• 输入字段： 收盘价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额
• 识别窗口： 2 日、7 日、16 日、17 日、19 日
• 主要算子： 时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；行业中性化：剔除行业共同成分；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；差分：当前值减去历史值

计算拆解

1. 准备 收盘价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 计算滞后值或差分，把绝对水平转换成变化速度和方向。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
5. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。

经济直觉与高低值

它试图把行业普涨普跌从信号中拿掉，留下个股相对同行的异常价格或成交行为。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 所有分母应设置接近零保护；不能用无限值参与排序或相关计算。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-094

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 2、4、11、18、19 日等尺度上处理成交量加权平均价、平均日成交额，主要链路是“横截面排序 → 窗口最小值 → 时序排序 → 滚动相关”，最后形成一个量价相关与背离信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

((rank((vwap - ts_min(vwap, 11.5783)))^Ts_Rank(correlation(Ts_Rank(vwap, 19.6462), Ts_Rank(adv60, 4.02992), 18.0926), 2.70756)) * -1)

• 输入字段： 成交量加权平均价、平均日成交额
• 识别窗口： 2 日、4 日、11 日、18 日、19 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；窗口最小值：寻找局部极端低点；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化

计算拆解

1. 准备 成交量加权平均价、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 在 2、4、11、18、19 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
5. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-095

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 11、12、19 日等尺度上处理开盘价、最高价、最低价、平均日成交额，主要链路是“横截面排序 → 窗口最小值 → 时序排序 → 滚动相关 → 滚动求和”，最后形成一个量价相关与背离信号。输出强调相对名次，不代表绝对价格或绝对收益高低。

公式

TEXT 可复现实验

(rank((open - ts_min(open, 12.4105))) < Ts_Rank((rank(correlation(sum(((high + low) / 2), 19.1351), sum(adv40, 19.1351), 12.8742))^5), 11.7584))

• 输入字段： 开盘价、最高价、最低价、平均日成交额
• 识别窗口： 11 日、12 日、19 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；窗口最小值：寻找局部极端低点；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；滚动求和：累计窗口内的方向或强度

计算拆解

1. 准备 开盘价、最高价、最低价、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 在 11、12、19 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 所有分母应设置接近零保护；不能用无限值参与排序或相关计算。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-096

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 3、4、7、8、12、13、14 日等尺度上处理收盘价、成交量、成交量加权平均价、平均日成交额，主要链路是“最大值 → 时序排序 → 线性衰减 → 滚动相关 → 横截面排序”，最后形成一个量价相关与背离信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

(max(Ts_Rank(decay_linear(correlation(rank(vwap), rank(volume), 3.83878), 4.16783), 8.38151), Ts_Rank(decay_linear(Ts_ArgMax(correlation(Ts_Rank(close, 7.45404), Ts_Rank(adv60, 4.13242), 3.65459), 12.6556), 14.0365), 13.4143)) * -1)

• 输入字段： 收盘价、成交量、成交量加权平均价、平均日成交额
• 识别窗口： 3 日、4 日、7 日、8 日、12 日、13 日、14 日
• 主要算子： 最大值：选择多个候选值中较大者；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；最大值位置：衡量高点距离当前有多近

计算拆解

1. 准备 收盘价、成交量、成交量加权平均价、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
3. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
5. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-097

类型： 行业中性复合信号　 核心问题： 先剔除行业共同波动，再观察个股自身的价量偏离。

一句话翻译： 这个因子在 3、4、6、7、15、17、18、20 日等尺度上处理最低价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，主要链路是“横截面排序 → 线性衰减 → 差分 → 行业中性化 → 时序排序”，最后形成一个行业中性复合信号信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

((rank(decay_linear(delta(IndNeutralize(((low * 0.721001) + (vwap * (1 - 0.721001))), IndClass.industry), 3.3705), 20.4523)) - Ts_Rank(decay_linear(Ts_Rank(correlation(Ts_Rank(low, 7.87871), Ts_Rank(adv60, 17.255), 4.97547), 18.5925), 15.7152), 6.71659)) * -1)

• 输入字段： 最低价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额
• 识别窗口： 3 日、4 日、6 日、7 日、15 日、17 日、18 日、20 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；差分：当前值减去历史值；行业中性化：剔除行业共同成分；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化

计算拆解

1. 准备 最低价、成交量加权平均价、行业分类、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 计算滞后值或差分，把绝对水平转换成变化速度和方向。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
5. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
6. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

它试图把行业普涨普跌从信号中拿掉，留下个股相对同行的异常价格或成交行为。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-098

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 4、6、7、8、20、26 日等尺度上处理开盘价、成交量加权平均价、平均日成交额，主要链路是“横截面排序 → 线性衰减 → 滚动相关 → 滚动求和 → 时序排序”，最后形成一个量价相关与背离信号。输出强调相对名次，不代表绝对价格或绝对收益高低。

公式

TEXT 可复现实验

(rank(decay_linear(correlation(vwap, sum(adv5, 26.4719), 4.58418), 7.18088)) - rank(decay_linear(Ts_Rank(Ts_ArgMin(correlation(rank(open), rank(adv15), 20.8187), 8.62571), 6.95668), 8.07206)))

• 输入字段： 开盘价、成交量加权平均价、平均日成交额
• 识别窗口： 4 日、6 日、7 日、8 日、20 日、26 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；线性衰减：给予近期观测更高权重；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；滚动求和：累计窗口内的方向或强度；时序排序：比较当前值在自身历史窗口中的位置；最小值位置：衡量低点距离当前有多近

计算拆解

1. 准备 开盘价、成交量加权平均价、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 在 4、6、7、8、20、26 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 使用加权或线性衰减聚合，让近期信息影响更大。
5. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式未检测到最外层显式取反，但复合项仍可能改变方向。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• VWAP 应优先使用成交额/成交量构造；若用典型价格替代，必须单独标注并重新验证。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-099

类型： 量价相关与背离　 核心问题： 观察价格和成交活跃度是否同步；异常背离可能反映拥挤、吸筹或卖压衰竭。

一句话翻译： 这个因子在 6、8、19 日等尺度上处理最高价、最低价、成交量、平均日成交额，主要链路是“横截面排序 → 滚动相关 → 滚动求和”，最后形成一个量价相关与背离信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

((rank(correlation(sum(((high + low) / 2), 19.8975), sum(adv60, 19.8975), 8.8136)) < rank(correlation(low, volume, 6.28259))) * -1)

• 输入字段： 最高价、最低价、成交量、平均日成交额
• 识别窗口： 6 日、8 日、19 日
• 主要算子： 横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；滚动求和：累计窗口内的方向或强度

计算拆解

1. 准备 最高价、最低价、成交量、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 在 6、8、19 日等窗口上做滚动聚合，获得局部水平、极值或波动强度。
3. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
4. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
5. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

量价同步往往代表趋势确认，量价背离可能代表趋势衰竭、换手结构变化或短期反转。因子通过排序和负号选择其中一侧。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 所有分母应设置接近零保护；不能用无限值参与排序或相关计算。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

Alpha101-100

类型： 行业中性复合信号　 核心问题： 先剔除行业共同波动，再观察个股自身的价量偏离。

一句话翻译： 这个因子在 5、30 日等尺度上处理收盘价、最高价、最低价、成交量、行业分类、平均日成交额，主要链路是“尺度归一化 → 行业中性化 → 横截面排序 → 滚动相关 → 最小值位置”，最后形成一个行业中性复合信号信号。公式中的负号把原始子信号方向翻转，因此高值偏好的是原始指标较低或反向的一侧。

公式

TEXT 可复现实验

(0 - (1 * (((1.5 * scale(indneutralize(indneutralize(rank(((((close - low) - (high - close)) / (high - low)) * volume)), IndClass.subindustry), IndClass.subindustry))) - scale(indneutralize((correlation(close, rank(adv20), 5) - rank(ts_argmin(close, 30))), IndClass.subindustry))) * (volume / adv20))))

• 输入字段： 收盘价、最高价、最低价、成交量、行业分类、平均日成交额
• 识别窗口： 5 日、30 日
• 主要算子： 尺度归一化：控制横截面绝对暴露；行业中性化：剔除行业共同成分；横截面排序：比较同一天不同股票的相对位置；滚动相关：衡量两个序列在窗口内是否同步变化；最小值位置：衡量低点距离当前有多近

计算拆解

1. 准备 收盘价、最高价、最低价、成交量、行业分类、平均日成交额，所有价格字段必须采用同一种复权口径。
2. 估计序列之间的相关、协方差或回归关系；有效样本不足时必须返回缺失值。
3. 最后进行横截面/时序排序、尺度归一化或行业中性化，使不同股票之间可比较。
4. 按公式的加减乘除合成最终值；乘法通常表示两个条件必须同时强，除法则表示相对强度。
5. 公式含显式负号，最终方向被翻转：原始子信号越强，因子值可能越低。

经济直觉与高低值

它试图把行业普涨普跌从信号中拿掉，留下个股相对同行的异常价格或成交行为。 若相关项是主要驱动，高值对应更强的正相关，低值对应负相关；乘法和排序可能进一步改变幅度。 公式包含方向翻转，阅读高低值时必须结合负号。

这里的“可能有效”是待检验的市场机制解释，不是论文对收益方向的保证。实际使用时，应分别检验原始值和取反值，而不是根据故事选择方向。

实现与验证

• 信号方向必须通过截面 IC、分组收益和换手成本验证，不能把公式高值直接当作买入指令。
• 成交量/成交额要统一单位，并处理停牌、零成交、涨跌停和拆并股造成的跳变。
• 横截面股票池、缺失值门槛和并列排名规则会显著改变结果，研究与生产必须共用同一实现。
• 所有分母应设置接近零保护；不能用无限值参与排序或相关计算。
• 最低验收：覆盖率、缺失率、极值分布、截面 IC/RankIC、分组单调性、月度换手和扣费后收益都应留档。

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