因子手册 (Factor Handbook)

May 8, 2026 · View on GitHub

本手册详细描述了 mlquant.features.legacy_factors 中所有 204 个手工量化因子的设计思想、动机和原理。结合 mlquant.features.alpha101 中的 9 个精选 Alpha101 因子，系统共提供 213 维特征。用户可根据自身策略需求选择合适的因子子集。

使用方式

from mlquant.features import compute_legacy_set, LEGACY_REGISTRY

# 计算全部 204 个因子
factors, mask, names = compute_legacy_set(panel)

# 选择特定因子子集
factors, mask, names = compute_legacy_set(
    panel, names=("best_001", "old_027", "better_003")
)

# 查看所有可用因子名
print(list(LEGACY_REGISTRY.keys()))

因子总览

家族	数量	核心思想	模块
better_*	28	VWAP 偏离 + 成交量加权动量	`_factors_better.py`
best_*	21	日内收盘位置动量	`_factors_best.py`
old_*	50	经典 Alpha 信号	`_factors_old.py`
stock_*	22	个股衍生序列	`_factors_stock.py`
extra_*	14	换手率与成交额特征	`_factors_extra.py`
add_*	30	补充因子变体	`_factors_add.py`
change_*	5	短窗口速度变化	`_factors_change.py`
original_*	28	基础价量统计	`_factors_original.py`
cs_rank_*	6	市场广度信号	`_factors_market.py`

better 家族（28 个）

VWAP（成交量加权平均价）是机构交易的核心基准价格。该家族围绕 VWAP 与收盘价的偏离、成交量异动、日内波动等维度构建因子，捕捉机构资金流向和短期定价偏差。

因子	思想与原理
`better_001$	跳空缺口 \times 成交量对数。隔夜跳空（\text{open}/\text{prev_close} - 1）反映信息冲击，乘以 \text{log}₂(\text{volume}) 放大高成交量时的信号强度。高成交量下的跳空更可能是真实信息驱动而非噪声。
$better_002$	跳空缺口 \times 相对成交量。与 \text{better_001} 类似，但用当日成交量相对于 5 日均量的比值作为权重。成交量放大时的跳空信号更可信。
$better_003`	跳空 × VWAP 偏离 × 日内振幅。三重交互项：隔夜跳空方向、VWAP 与收盘的偏离（机构买卖压力）、日内振幅（波动性）。捕捉高波动环境下机构资金的方向性。
`better_004`	VWAP 位置 1 日变化。VWAP 在日内高低价区间中的位置变化，反映机构交易重心的短期漂移。取负号使得 VWAP 位置下移（卖压增加）为正信号。
`better_005`	VWAP 位置 5 日变化。与 better_004 相同逻辑但窗口更长，捕捉中期机构行为趋势。
`better_006`	VWAP 位置 5 日均值。VWAP 在日内区间的平均位置，持续偏高说明机构持续在高位成交（买入压力），偏低则相反。
`better_007`	日内振幅 × 成交量变化。(high-low)/close 衡量波动率，乘以成交量变化。波动放大且成交量增加通常预示趋势延续。
`better_008`	日内振幅 / 成交量对数。波动率除以成交量的对数，衡量"每单位流动性的波动"——即 Amihud 流动性的变体。高值意味着流动性差、价格冲击大。
`better_009`	条件下跌累积（20日）。仅在 VWAP 下跌日累积
`better_010`	条件下跌累积（10日）。与 better_009 相同逻辑但窗口更短，对近期下跌更敏感。
`better_011`	多周期支撑阻力位。用前一日高低价扩展当日区间，计算收盘在扩展区间中的位置，在 6/12/24 日窗口求和取均值。综合多时间尺度的支撑阻力强度。
`better_012`	VWAP 基准支撑阻力。与 better_011 类似，但用 VWAP 替代收盘价作为参考点，更贴近机构的实际成交成本。
`better_013$	\text{VWAP} 偏离 \times 成交额对数。(\text{vwap}/\text{close} - 1) 衡量机构成交价相对收盘的溢价/折价，乘以成交额对数放大大单信号。
$better_014`	VWAP 偏离 4 日均值。better_013 的平滑版本，降低单日噪声，捕捉持续性的机构溢价/折价。
`better_015`	VWAP 偏离加速度（EMA平滑）。先计算 VWAP 相对 10 日均值的偏离，再取 5 日差分（加速度），最后用 EMA(1/20) 平滑。捕捉 VWAP 偏离趋势的拐点。
`better_016`	VWAP 偏离加速度（短窗口）。与 better_015 相同逻辑但参数更短（6日均值、3日差分、EMA 1/12），对短期变化更敏感。
`better_017`	成交额偏离加速度（短窗口）。成交额相对 6 日均值的偏离的 3 日差分，EMA 平滑。捕捉资金流入/流出的加速。
`better_018`	成交额偏离加速度（长窗口）。与 better_017 相同但用 10 日均值和 5 日差分，捕捉更持久的资金流变化。
`better_019`	三重 EMA 成交量变化率。对 log(volume) 做三次 EMA 平滑后取变化率，类似 TRIX 指标。三重平滑有效过滤噪声，捕捉成交量的趋势性变化。
`better_020`	Amihud 非流动性变异系数。
`better_021`	VWAP/前收盘比。直接衡量当日机构成交均价相对前收盘的溢价程度。大于 1 说明机构在高于前收盘的价位成交（买入主导）。
`better_022$	\text{VWAP} 溢价 \times 成交额对数。(\text{vwap}/\text{prev_close} - 1) \times \text{log}₂(\text{amount})，将 \text{VWAP} 溢价信号用成交额加权，大额交易的溢价信号更有意义。
$better_023`	VWAP 溢价 4 日均值。better_022 的平滑版本，降低日间波动噪声。
`better_024$	\text{VWAP}-收盘价差极值 \times 成交量变化。5 日内 (\text{vwap}-\text{close}) 的最大值加最小值，乘以 5 日成交量变化。极值之和反映偏离的对称性，成交量变化反映确认程度。
$better_025$	\text{VWAP}-收盘价差极值 \times 成交量偏离。与 \text{better_024} 类似，但用成交量相对均值的偏离替代成交量变化。
$better_026`	波动率扩张比。短期 EMA(振幅) / 长期 EMA(振幅)，类似布林带宽度的动态版本。比值 > 1 说明波动正在扩张，可能预示趋势启动。
`better_027`	条件下跌累积（VWAP vs 前收盘）。仅在 VWAP < 前收盘日累积信号，衡量机构在低于前收盘价位成交的频率和强度。
`better_028`	条件下跌累积（VWAP vs 当日收盘）。仅在 VWAP < 收盘价日累积信号，说明日内早期成交偏低、尾盘拉升，可能是散户追涨行为。

best 家族（21 个）

该家族围绕"收盘位置"（close location）构建因子。收盘位置定义为收盘价在日内高低价区间中的相对位置：(2C - H - L) / (H - L)。接近 +1 表示收盘在最高价附近（多头控制），接近 -1 表示收盘在最低价附近（空头控制）。

因子	思想与原理
`best_001`	收盘位置 5 日时序排名。近 5 天中今天的收盘位置排第几？排名高说明近期多头力量在增强。
`best_002`	收盘位置 10 日时序排名。更长窗口的版本，捕捉中期趋势。
`best_003`	收盘位置 20 日时序排名。月度级别的收盘位置趋势。
`best_004`	收盘位置 3 日变化。3 天内收盘位置的变化量，正值说明多头力量在短期内增强。
`best_005`	收盘位置 5 日变化。与 best_004 类似但窗口更长。
`best_006`	收盘位置 EMA。用指数移动平均（α=1/10）平滑收盘位置，过滤日间噪声，提取趋势。
`best_007`	收盘位置截面排名。当日所有股票中，该股收盘位置的相对排名。高排名说明该股当日多头控制力相对市场更强。
`best_008`	VWAP/收盘比 3 日均值。VWAP 持续高于收盘说明日内卖压较重（机构在高位出货），反之说明买入主导。
`best_009`	EMA(VWAP) / EMA(close)。用 EMA 平滑后的 VWAP 与收盘价之比，捕捉机构成交重心相对收盘的持续偏离。
`best_010$	(\text{VWAP}/\text{close} - 1) \times \text{volume}。\text{VWAP} 溢价乘以成交量，衡量"机构溢价成交的总金额"。
$best_011`	隔夜跳空截面排名。open/prev_close - 1 的截面排名，衡量该股隔夜信息冲击相对市场的强度。
`best_012`	隔夜跳空 5 日均值。平滑后的跳空信号，持续正跳空说明持续有利好信息流入。
`best_013`	隔夜跳空 EMA。用 EMA 平滑跳空信号，对近期跳空赋予更高权重。
`best_014`	成交量排名与振幅排名相关性。成交量时序排名与振幅时序排名的 5 日相关性。高相关说明"放量伴随高波动"，可能预示趋势延续。
`best_015`	日内振幅截面排名。(high-low)/close 的截面排名，衡量该股当日波动相对市场的活跃程度。
`best_016`	振幅/√成交量。波动率除以成交量平方根，衡量每单位交易量带来的价格波动——Kyle's lambda 的近似。
`best_017`	EMA(close) 1 日变化（α=1/5）。短期均线的日变化，类似 MACD 的快线斜率。
`best_018`	EMA(close) 1 日变化（α=1/10）。中期均线斜率。
`best_019`	EMA(close) 1 日变化（α=1/20）。长期均线斜率，捕捉慢趋势。
`best_020`	资金流 EMA。(close - vwap) × volume 的 EMA，正值说明收盘高于 VWAP 且成交量大——资金净流入。
`best_021$	\text{VWAP} 价差极值 \times 成交量变化。(\text{vwap}-\text{close}) \times \text{vol} 的 3 日最大值加最小值乘以成交量变化，捕捉极端偏离后的成交量确认。

\text{old} 家族（50 个）

经典量化 \text{Alpha} 信号，源自 \text{WorldQuant} \text{Alpha101} 及其变体。这些因子经过大量学术研究和实盘验证，覆盖动量、反转、流动性、波动率等多个维度。

因子	思想与原理
$old_027`	成交量排名 × VWAP偏离排名。成交量大且 VWAP 高于收盘（机构高位出货）的股票得分高。
`old_028`	开盘价排名与成交量排名 10 日相关性。开盘价高的股票是否伴随高成交量？正相关说明市场追逐高价股。
`old_029`	收盘-成交量相关性排名的 12 日最小值。价量相关性排名的极端低值，捕捉价量背离的极端情况。
`old_030$	价格变化方向 \times (1 - 成交量变化排名)。价格上涨但成交量排名低（缩量上涨）的股票得分高——可能是供给收缩驱动。
$old_031`	价格变化排名 × 成交量变化率排名。价格和成交量同时大幅变化的股票，捕捉突破信号。
`old_032`	均线偏离 + VWAP 与延迟收盘的相关性。短期均线回归力加上长期价格记忆效应。
`old_033`	开盘/收盘比排名。open/close - 1 的排名，衡量日内方向性。开盘高于收盘（阴线）排名高。
`old_034`	波动率比率 + 价格变化排名。短期波动/长期波动的排名加上价格变化排名，捕捉波动率聚集效应。
`old_035$	成交量时序排名 \times (1 - 价格+振幅时序排名)。高成交量排名但低价格排名的股票——放量下跌后的反转信号。
$old_036`	延迟(开盘-收盘)与收盘的相关性排名 + 开盘-收盘排名。昨日日内方向与今日收盘的关联性。
`old_037`	-rank(open-delay(high)) × rank(open-delay(close)) × rank(open-delay(low))。开盘相对前日高低收的三重偏离，捕捉跳空后的回归压力。
`old_038`	-(rank(open) ^ rank(close/vwap))。开盘价排名的幂次变换，非线性捕捉价格-VWAP 关系。
`old_039$	-\text{rank}(Δ\text{close},7) \times (1 - \text{rank}(\text{EMA}(\text{volume} \times \text{ret})))。中期动量反转 \times 成交量加权收益的 \text{EMA} 排名。
$old_040$	-\text{rank}(\text{std}(\text{high},10)) \times \text{corr}(\text{high},\text{volume},10)。高价波动率高且高价与成交量正相关的股票——可能是投机过热。
$old_041`	(high×low)^0.5 - vwap。几何均价与 VWAP 的差异，衡量日内价格分布的偏斜。
`old_042`	rank(vwap-close) / rank(vwap+close)。VWAP 偏离的相对强度，标准化后的机构买卖压力。
`old_043`	相对成交量时序排名 × 负价格变化时序排名。成交量相对放大且价格下跌的股票——可能是恐慌性抛售后的超卖。
`old_044`	-corr(high, rank(volume), 5)。高价与成交量排名的负相关——高价不伴随高成交量，可能是虚假突破。
`old_045$	-\text{rank}(延迟收盘均值) \times \text{corr}(\text{close}, \text{volume}, 2)。历史价格水平排名与短期价量相关性的交互。
$old_046$	多周期均线偏离。(\text{MA3}+\text{MA6}+\text{MA12}+\text{MA24})/(4 \times \text{close}) - 1，综合多时间尺度的均线支撑/压力。
$old_047$	\text{Williams} %\text{R}（6日）。(最高价-收盘)/(最高价-最低价) \times 100，经典超买超卖指标。
$old_048`	-Δclose × volume / EMA(volume)。价格下跌伴随相对高成交量的信号，类似 OBV 的变体。
`old_049`	20 日累积下跌幅度。仅累加下跌日的跌幅，衡量近期"总痛苦"。
`old_050`	-max(rank(corr(rank(vol), rank(vwap), 5)), 5)。成交量排名与 VWAP 排名相关性的极值，捕捉流动性-价格关系的极端状态。
`old_051`	12 日累积下跌幅度。与 old_049 类似但窗口更短，对近期下跌更敏感。
`old_052`	上涨力度/下跌力度比（26日）。类似 RSI 的构造：累积上涨幅度除以累积下跌幅度。
`old_053`	12 日上涨天数占比。简单的动量指标：近 12 天中有多少天收盘上涨。
`old_054`	**-rank(
`old_055`	价格位置排名与成交量排名 6 日相关性。收盘在 12 日高低区间中的位置与成交量的关联。
`old_056`	-rank(累积收益) × rank(价量相关性) × rank(波动率)。三因子交互：动量、价量关系、波动率。
`old_057`	close / EMA(close, 1/30) - 1。收盘相对长期 EMA 的偏离，经典均线偏离率。
`old_058`	-volume × Δclose。成交量加权的价格变化取负——放量上涨为负信号（反转逻辑）。
`old_059$	**\text{mean}(\text{volume} \times
$old_060`	开盘相对 12 日低点排名 - 累积收益平方排名。价格位置与动量平方的对冲。
`old_061`	rank(vwap - 16日最低vwap)。VWAP 相对近期低点的距离排名，衡量 VWAP 的上行空间。
`old_062`	rank(corr(vwap, 累积均量, 5))。VWAP 与长期成交量趋势的相关性排名。
`old_063`	max(rank(corr(rank(vwap), rank(volume), 4)), 8)。VWAP 排名与成交量排名相关性的 8 日极值。
`old_064`	rank(corr(加权价格, 累积均量, 11))。价格与成交量长期趋势的相关性。
`old_065`	rank(corr(加权价格, 短期累积均量, 6))。与 old_064 类似但窗口更短。
`old_066`	rank(Δvwap, 4)。VWAP 4 日变化的截面排名，简单的 VWAP 动量。
`old_067$	(\text{high} - 6日最高) / 6日最高 \times \text{rank}(\text{corr}(\text{vwap}, 均量, 4))。距离近期高点的回撤幅度 \times 价量相关性。
$old_068$	\text{rank}(\text{corr}(\text{high}, 均量, 9)) \times \text{rank}(\text{corr}(\text{close}, \text{volume}, 4))。高价-均量相关性与收盘-成交量相关性的交互。
$old_069`	sum(max(rank(corr(ts_rank(close), ts_rank(vol), 4)), 0), 3)。价格排名与成交量排名正相关的累积强度。
`old_070`	rank(Δvwap, 2)。VWAP 2 日变化排名，超短期 VWAP 动量。
`old_071`	ts_rank(corr(ts_rank(close,3), ts_rank(vol,3), 18), 4)。短期价量排名相关性的时序排名。
`old_072`	rank(EMA(corr(均量,low,4))) + rank(EMA(corr(rank(vwap),rank(vol),4)))。低价-成交量关系与 VWAP-成交量关系的 EMA 平滑排名之和。
`old_073`	-ts_rank(EMA(Δvwap,5), 3)。VWAP 变化的 EMA 平滑后取时序排名再取负——VWAP 动量反转。
`old_074`	rank(corr(close, 长期累积均量, 15))。收盘价与长期成交量趋势的相关性。
`old_075`	rank(corr(rank(vwap),rank(vol),5)) - rank(corr(rank(close),rank(vol),5))。VWAP-成交量关系与收盘-成交量关系的差异，捕捉日内定价偏差。
`old_076`	rank(Δ(corr(vwap, volume, 4), 3))。VWAP-成交量相关性的变化率排名，捕捉价量关系的结构性变化。

stock 家族（22 个）

围绕个股自身的价格-成交量衍生序列构建因子，侧重单只股票的微观结构特征，包括流动性、动量加速度、技术形态等。

因子	思想与原理
`stock_001`	Δlog(成交量) 与日内收益 4 日相关性。成交量变化率与日内涨跌的短期相关性。正相关说明"放量涨、缩量跌"——健康趋势信号。
`stock_002`	Δlog(成交量) 与日内收益 6 日相关性。与 stock_001 相同但窗口更长，更稳定。
`stock_003`	rank(close - 15日最高vwap) ^ Δclose。收盘相对 VWAP 高点的距离排名，用价格变化作为幂次调制。非线性捕捉突破/回撤强度。
`stock_004`	价格偏离均值加速度 EMA。(close - MA6) / MA6 的 3 日变化率，EMA(1/12) 平滑。捕捉均值回归/偏离的加速拐点。
`stock_005$	6 日收益率 \times (\text{volume} + 1)。中期动量乘以成交量，放量上涨的动量信号更强。
$stock_006`	(close - MA12) / MA12。经典 12 日均线偏离率，正值超买、负值超卖。
`stock_007$	延迟(5日最低) - 5日最低 \times 动量排名 \times 成交量排名。价格从底部反弹的幅度，乘以中长期动量排名和成交量排名。三重确认的底部反转信号。
$stock_008$	-(开盘 \times 收益 5日和 - 延迟10日) 排名。开盘价加权的短期动量相对 10 日前的变化，取负——动量反转。
$stock_009$	多周期均线复合比。(\text{MA3}+\text{MA6}+\text{MA12}+\text{MA24}) / (4 \times \text{close})，综合多时间尺度均线的支撑/压力。值 > 1 说明价格在均线之下（超卖）。
$stock_010`	log(成交额) 6 日波动率。成交额对数的标准差，衡量资金流的稳定性。高波动说明资金进出不稳定。
`stock_011`	CCI 指标变体。(典型价格 - MA12(典型价格)) / (0.015 × MAD)，经典商品通道指标，衡量价格偏离统计正常范围的程度。
`stock_012$	成交量 \text{RSI} 变体。\text{EMA}(\text{max}(Δ\text{vol},0)) / \text{EMA}(
$stock_013`	Δ(vwap-close) / Δ(vwap+close)。VWAP 偏离的变化率除以 VWAP+close 的变化率，标准化的机构行为变化指标。
`stock_014$	(\text{close} / \text{delay}(\text{close},12) - 1) \times \text{volume}。12 日动量乘以成交量，放量中期突破信号。
$stock_015`	条件下跌流动性（20日）。仅在下跌日累积
`stock_016`	Williams %R 多时间框架复合。结合 6/12/24 日三个时间窗口的 Williams %R，综合短中长期超买超卖状态。
`stock_017`	-ret × 均量 × vwap × (high-close)。收益率、均量、VWAP、上影线的四重交互取负。上涨日上影线长且成交量大——可能是出货信号。
`stock_018`	5日收益 - 20日收益。短期动量减去中期动量，捕捉动量的加速/减速。正值说明短期动量强于中期——趋势加速。
`stock_019$	(\text{low}-\text{close}) \times \text{open}^5 / ((\text{close}-\text{high}) \times \text{close}^5)。非线性价格位置指标，用高次幂放大极端情况。
$stock_020$	(\text{close}/\text{prev_close} - 1) \times \text{volume}。日收益率乘以成交量——最简单的资金流指标。
$stock_021$	日内振幅偏离 \text{EMA} 百分比。(\text{high}-\text{low} - \text{EMA}(\text{high}-\text{low})) / \text{EMA}(\text{high}-\text{low}) \times 100，波动率相对其平滑趋势的偏离。高值说明当日异常高波动。
$stock_022`	corr(均量, low, 5) + (high+low)/2 - close。成交量与低价的相关性加上中间价偏离收盘。综合流动性和价格位置。

extra 家族（14 个）

专注于成交额（amount/turnover）相关特征，以及日内结构信号。成交额是最直接反映市场参与度和流动性的指标。

因子	思想与原理
`extra_001`	收盘位置 1 日变化。日内多空力量对比的日间变化，正值说明多头控制力增强。
`extra_002`	VWAP 价差极值排名 + 最小值排名 × 成交量变化排名。综合 VWAP 偏离的上下限和成交量变化，多维度交互信号。
`extra_003`	隔夜跳空（原始值）。open/prev_close - 1，最基础的隔夜信息冲击度量。
`extra_004`	AD 振荡器变体。volume × close_loc 的快速 EMA 减慢速 EMA，类似 MACD 应用于资金流。快线穿越慢线上方为买入信号。
`extra_005`	成交额激增比。amount / MA20(amount) - 1，衡量当日成交额相对近 20 日均值的偏离。高值说明资金异常涌入。
`extra_006`	相对成交量截面排名。volume / MA20(volume) 的截面排名，衡量该股当日成交量相对市场的活跃程度。
`extra_007`	波动率扩张比。短期 EMA(振幅) / 长期 EMA(振幅)，与 better_026 相同逻辑。比值 > 1 说明波动正在扩张。
`extra_008`	上涨力度/下跌力度比（不对称窗口）。5 日累积上涨幅度除以 10 日累积下跌幅度，不对称窗口设计使得短期上涨能更快反映在因子值中。
`extra_009`	条件波动率差。仅在下跌日计算波动率的 EMA，用短期 EMA 减长期 EMA。正值说明近期下跌日波动率在增加——风险在累积。
`extra_010`	5 日动量（price ratio）。close / delay(close, 5)，最基础的 5 日价格比率动量。
`extra_011`	原始成交额。直接使用 amount 或 vwap × volume，作为流动性的基准度量。
`extra_012`	高价/开盘价比。high / open，衡量开盘后的上冲力度。高比值说明日内有较强买入推动。
`extra_013`	VWAP/收盘价比。vwap / close，大于 1 说明日内均价高于收盘（日内高位成交居多）。
`extra_014`	日内振幅（标准化）。(high - low) / close，最基础的日内波动率度量。

add 家族（30 个）

补充性因子变体，涵盖动量、波动率、价量关系、技术形态等多个维度的组合。设计上与其他家族形成互补，增加因子库的多样性。

因子	思想与原理
`add_001$	价格变化排名 \times 成交量变化排名。5 日价格变化和成交量变化的截面排名乘积——价量齐升信号。
$add_002$	-均线偏离 \times 成交量排名。价格低于 10 日均线（超卖）且成交量排名高的股票得分高——放量超卖可能反弹。
$add_003$	**\text{sign}(Δ\text{close}) \times (1+
$add_004$	成交量时序排名 \times 收盘位置时序排名。近 20 日成交量排名最高且近 10 日收盘位置排名最高——放量上攻的股票。
$add_005`	12 日上涨天数 - 下跌天数。净上涨天数，简单的方向性持续度指标。正值说明近期上涨天数明显多于下跌天数。
`add_006`	短期动量EMA - 中期动量。EMA(日收益率, 1/12) - 12日收益率，短期动量超越中期说明趋势在加速。
`add_007`	rank(close) 与 rank(volume) 5 日相关性。截面价格排名与成交量排名的短期相关性，衡量市场是否在追逐高价高量股。
`add_008`	20 日收益率波动率。日收益率的 20 日标准差，经典已实现波动率度量。
`add_009`	中间价 3 日变化。(high+low)/2 的 3 日变化，使用中间价避免极端价格的噪声。
`add_010`	5 日高低价差/收盘。(5日最高 - 5日最低) / close，衡量近期价格振幅相对当前价格的比例——隐含波动率代理。
`add_011`	VWAP 与成交量 10 日相关性。正相关说明高 VWAP 伴随高成交量——机构积极买入的信号。
`add_012$	**\text{rank}(\text{open}偏离\text{MA10}) \times \text{rank}(
$add_013`	(high×low)^0.5 - vwap。几何均价与 VWAP 的差异（与 old_041 相同），衡量日内价格分布偏斜。
`add_014`	5 日收益率（标准化）。(close - delay(close,5)) / delay(close,5)，基础 5 日动量。
`add_015`	隔夜跳空截面排名。open/prev_close - 1 的截面排名（与 best_011 相同）。
`add_016`	ts_max(vwap,10) - vwap。VWAP 距离 10 日高点的距离——负动量/回撤深度。
`add_017`	vwap - ts_min(vwap,10)。VWAP 距离 10 日低点的距离——正动量/反弹幅度。
`add_018`	**
`add_019`	5 日阳线比率。近 5 天中收盘高于开盘的天数占比——短期看涨情绪度量。
`add_020`	变异系数（10日）。std(close,10) / mean(close,10)，价格的相对波动——低 CV 说明价格稳定，高 CV 说明不确定性大。
`add_021`	rank(corr(close, volume, 20))。收盘与成交量 20 日相关性的截面排名。长期价量正相关可能是趋势确认。
`add_022`	成交量快/慢 EMA 比。EMA(volume, 2/6) / EMA(volume, 2/24)——类似 MACD 应用于成交量。比值 > 1 说明短期成交量在放大。
`add_023`	(close - MA5) / close。5 日均线偏离率，正值说明价格在 5 日均线之上。
`add_024`	(close - MA20) / close。20 日均线偏离率，正值说明价格在 20 日均线之上。
`add_025`	MA5 / MA20。短期均线/长期均线，金叉（>1）死叉（<1）的连续值版本。
`add_026`	成交量变异系数（5日）。std(volume,5) / mean(volume,5)，成交量的稳定性。高 CV 说明成交量忽大忽小——可能有异常交易行为。
`add_027$	\text{rank}(-Δ\text{close} \times Δ\text{volume})。3 日价格变化取负乘以 3 日成交量变化的截面排名——缩量下跌（供给收缩）信号。
$add_028`	(close - open) / (high - low)。当日蜡烛图的"实体方向比"。+1 = 完美阳线，-1 = 完美阴线，0 = 十字星。
`add_029`	实体方向比 10 日均值。add_028 的平滑版本，衡量近期蜡烛图形态的一致性方向。
`add_030$	\text{rank}(5日累积收益) \times \text{rank}(20日累积收益)。短期和中期动量排名的乘积——双时间尺度动量确认。

\text{change} 家族（5 个）

专注于价格/成交量变化的"变化"（二阶导数/加速度），捕捉动量拐点和\text{regime}变化。

因子	思想与原理
$change_001`	日收益 - 5日均收益（均值回归代理）。当日收益偏离近期平均收益的程度。高正值说明当日异常上涨，可能面临回归；高负值可能超卖反弹。
`change_002`	价格加速度（Δ²close）。收盘价的二阶差分除以价格标准化，衡量动量是在加速还是减速。从正转负可能是趋势见顶的早期信号。
`change_003`	成交量偏离均值排名。(volume - MA20(volume)) 的截面排名，衡量该股当日成交量相对其自身历史和全市场的异常程度。
`change_004`	振幅扩张比。(high-low) / MA20(high-low) - 1，当日振幅相对近期平均振幅的偏离。高值说明当日出现异常高波动——可能是突破或恐慌。
`change_005`	5 日方向累积。sign(Δclose) 的 5 日求和。+5 = 连续 5 天上涨，-5 = 连续 5 天下跌。极端值说明趋势非常强劲或即将反转。

original 家族（28 个）

最基础的价量统计因子，使用最少的变换直接从收盘价和成交量构建。这些因子构成其他复杂因子的"原子组件"，同时也是有效的独立信号。

因子	思想与原理
`original_001`	20 日波动率（截面z-score）。日收益率的 20 日标准差经截面标准化。高值说明该股波动显著高于市场平均——高风险/高期望收益。
`original_002`	距 20 日高点距离排名。close / 20日最高收盘 - 1 的截面排名。接近 0 说明在高点附近，大负值说明已大幅回撤。
`original_003`	距 20 日低点距离排名。close / 20日最低收盘 - 1 的截面排名。高值说明已从底部大幅反弹。
`original_004`	60 日收盘价时序排名。当前收盘在过去 60 天中的相对位置。高排名说明处于季度高位。
`original_005`	60 日成交量时序排名。当前成交量在过去 60 天中的相对位置。高排名说明当日成交异常活跃。
`original_006`	20 日价量相关性。收盘价与成交量的 20 日滚动相关系数。正相关说明价量同向（趋势确认）。
`original_007`	20 日收盘价时序排名。当前收盘在过去 20 天中的位置——月度动量。
`original_008`	20 日成交量时序排名。当前成交量在过去 20 天中的位置——月度成交活跃度。
`original_009`	10 日价量相关性。收盘与成交量的短期相关性。
`original_010`	5 日价量相关性。最短窗口的价量关系，对近期变化最敏感。
`original_011`	10 日收盘价时序排名。两周级别的价格位置。
`original_012`	10 日成交量时序排名。两周级别的成交量活跃度。
`original_013`	5 日收盘价时序排名。一周级别的价格位置。
`original_014`	5 日成交量时序排名。一周级别的成交量活跃度。
`original_015`	10 日波动率。日收益率的 10 日标准差——两周实现波动率。
`original_016`	5 日波动率。日收益率的 5 日标准差——一周实现波动率，对近期波动变化最敏感。
`original_017`	距 10 日高点距离。close / 10日最高 - 1，原始值（非排名），直接度量回撤深度。
`original_018`	距 10 日低点距离。close / 10日最低 - 1，直接度量反弹幅度。
`original_019`	距 5 日高点距离。close / 5日最高 - 1，一周内的回撤深度。
`original_020`	距 5 日低点距离。close / 5日最低 - 1，一周内的反弹幅度。
`original_021`	10 日动量。close / delay(close,10) - 1，两周价格变化率。
`original_022`	5 日动量。close / delay(close,5) - 1，一周价格变化率。
`original_023`	3 日动量。close / delay(close,3) - 1，超短期趋势。
`original_024`	1 日动量（日收益率）。close / delay(close,1) - 1，最基础的日收益率。
`original_025`	10 日动量截面排名。两周动量的截面相对位置——跑赢/跑输大盘。
`original_026`	5 日动量截面排名。一周动量的截面相对位置。
`original_027`	1 日动量截面排名。日涨跌幅的截面相对位置——今天在全市场排第几。
`original_028`	20 日动量截面排名。月度动量的截面相对位置——月度强弱排序。

cs_rank 家族（6 个）

市场广度信号（Market Breadth）。将每只股票的日变化（相对前收盘）做截面排名，提供"在全市场中该股今日表现排第几"的标准化度量。

因子	思想与原理
`cs_rank_close`	收盘收益率截面排名。(close/prev_close - 1) 的截面排名——最直接的"今日相对强弱"度量。
`cs_rank_open`	跳空幅度截面排名。(open/prev_close - 1) 的截面排名——隔夜信息冲击的截面相对强度。
`cs_rank_high`	日内最高收益截面排名。(high/prev_close - 1) 的截面排名——日内上冲力度的截面排序。
`cs_rank_low`	日内最低收益截面排名。(low/prev_close - 1) 的截面排名——日内下探深度的截面排序。
`cs_rank_avg`	VWAP 收益截面排名。(vwap/prev_close - 1) 的截面排名——机构成交均价相对前收盘的截面强弱。
`cs_rank_amount`	成交额截面排名。amount 的截面排名——当日市场关注度/流动性的截面相对度量。

因子选择建议

按策略类型选择

策略类型	推荐因子家族	理由
短期反转	`change_*`, `best_001-005`, `old_049/051`	捕捉超卖/超买极端
趋势跟踪	`original_021-028`, `add_005/006`, `best_017-019`	多时间尺度动量
价量关系	`old_028-030`, `add_007/011/021`, `stock_001-002`	价量同步性/背离
流动性	`better_008/020`, `extra_005/006`, `stock_010/015`	Amihud、成交额异动
波动率	`original_001/015/016`, `add_008/020`, `change_004`	已实现波动率全频谱
机构行为	`better_*`, `best_008-010`, `cs_rank_avg`	VWAP 偏离系列

因子相关性提示

original_* 内部多数因子高度相关（同一指标不同窗口），建议每类选 1-2 个窗口
better_* 与 best_* 部分重叠（都用到 VWAP），但视角不同，可共存
old_* 家族内部多样性最高，相关性最低，适合全量使用
add_* 是其他家族的"混搭"，与已选因子去重后使用效果更好

本手册随因子库更新而更新。如需添加自定义因子，请参阅 docs/factors.md。