理查德·威科夫创立的威科夫理论，与道氏理论、波浪理论并称技术分析三大支柱，其核心在于通过量价关系洞察“综合人”（主力资金）的操作意图，揭示市场从吸筹到派发的完整周期规律。这一诞生于20世纪初的理论，至今仍被机构投资者奉为圭臬，因其独特的“市场操纵者视角”，为普通交易者提供了穿透价格表象的分析框架。

艾略特波浪理论是技术分析大师拉尔夫·纳尔逊·艾略特在20世纪30年代提出的市场分析框架，其核心思想是股市遵循周期性波动规律，价格变动呈波浪式循环推进。通过研究道琼斯工业平均指数的历史数据，艾略特发现市场行为以可预测的形态重复，这种规律被认为是群众心理的集体反映，在参与度高的市场中准确性更高。

威廉·江恩在20世纪初创立的江恩理论，试图用数学、几何学、宗教和天文学原理揭示市场规律，核心在于时间与价格的周期性平衡。听上去就不太靠谱，这些玩意和经济运行规律有啥关系？要说数学和几何学有关系那确实有道理，后面怎么和宗教和天文学（是正经天文学还是占星术？）扯上了。从来就没有什么救世主，也不靠神仙皇帝

讲道氏理论，不得不提"123法则"。"123法则"并非查尔斯·道本人提出的原始概念，而是后世对道氏理论趋势反转逻辑的提炼与简化。这一法则以道氏理论关于趋势结构的核心思想为基础，由交易员维克多·斯波朗迪在《专业投机原理》中系统阐述，将道氏描述的趋势转变过程拆解为可操作的三个步骤。

道氏理论原著中虽无

查尔斯·道是道氏理论的创建者，他与爱德华·琼斯创立了道·琼斯公司，他还是道琼斯工业平均指数的创立者，也是《华尔街日报》的创办者，并担任首任主编，这个人物太传奇了。查尔斯·道本人从未使用过“道氏理论”一词，其思想主要由后来的威廉·P·汉密尔顿和罗伯特·雷亚等人整理归纳而成。其核心可以概括为以下几点：

你可能听说过或者在炒股软件上看到过“老鸭头”这个词，这个词就是这本书的作者发明的。

《短线是银》(这个奇怪的名字受启发于另一本书《长线是金》)，作者唐能通，他把股票都假设为庄股，把短线的形态视为庄家的语言或行动路径，而现在的市场里庄股只占很少一部分。坐庄也不一定能成功赚钱，有内幕消息的也不一定能成

复现【方正金工】研报中的“适度冒险”因子的构建与因子分析

1、中间因子做了计算存表，只对最终合成的“适度冒险因子”进行了因子分析。

2、在因子计算脚本中加入断点续跑功能，避免程序中断重新计算因子。

3、优化版，数据范围从2022-03-01到2025-12-26。

4、优化版，增加了元信息管

《日本蜡烛图技术》[美] 史蒂夫·尼森 著 丁圣元 译

做过技术分析的都知道这个，K线图嘛，谁没看过，经典的不能再经典了。“乌云盖顶”、“三只乌鸦” 等等基础概念，书中均有涉及，属于入门类书籍。

最近在研究高频因子，就免不了要对形形色色的因子进行剖析、测评。但是一个一个去进行测试的话，难免会有些太耗时间。

于是就改了改笑宇老师的因子测评框架，做了一个因子批量查询测评的程序，能批量测试因子并将测试结果存表（包括整体效果和年度多头效果）。

配置相关：

以下配置信息按需要配置修改：

1

https://bigquant.com/codesharev3/200a1523-f152-4e33-9bc4-45b94fa265aa

1. 初次

定时任务执行器使用说明 📋 项目概述 这是一个基于Python的定时任务调度器，专门用于自动执行股票数据分析脚本（支持.py和.ipynb格式），并在任务执行前后发送微信通知。

✨ 主要功能 定时执行 - 按指定时间自动运行Python脚本和Jupyter Notebook

• 数据就绪检查

当用户有多个策略需要进行模拟时，都需要将每个策略提交模拟，然后在“我的交易”页面查看。但这样相当浪费服务器资源。

这里提供一个可代替的方案。

1. 将策略回测数据保存下来。假设我们的回测引擎赋值给m5，那么我们可以读取回测数据 m5.read_raw_perf()，然后将数据以xlsx 或 c

https://bigquant.com/codesharev3/fc382b5a-9f49-4a8b-b149-66f7aacdbb40

参考资料：

功能

把 AI Studio 中的文件打包压缩保存到本地电脑，提前准备好后悔药，定期备份重要文件可以缓解未来误操作造成的损失。

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1、因子大家都应该熟悉，链接在这里：<https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDMyMjU0Ng==&mid=2247512606&idx=1&sn=86fdd460b06be99cdacfaf7e22632c58&chksm=ce2add83f95d54954a

https://bigquant.com/codesharev3/23c3fa92-a01b-4bf1-8041-3733b4a086c4

参考

https://bigquant.com/codesharev3/3311bc37-ef5a-40bb-b427-f62e23d2ff2b

\

https://bigquant.com/codesharev3/8d7b4269-308e-46f9-9222-bd3c8ba7b0f9

参考资料：

https://bigquant.com/codesharev3/4fa7f395-3835-4de0-992d-bf48393f6593

参考资料：

由于没有逐笔数据，只能采用分钟数据来近似计算。有个地方需要注意，原文中提到是13/16分位效果最好，但是由于是原文是基于逐笔数据的，我们没有逐笔数据，用分钟数据近似的时候实际测试是1 / 2分位效果好。

[https://bigquant.com/codesharev3/3eba5f4a-36e0

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/ddecc5b4-7625-4dc3-afa8-3b697ba0aa7a](https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/ddecc5b4-

《策略深度揭秘！| 头部基金如何玩转中证1000指数增强？》

🌟 本期亮点：\n1️⃣ 投研流程：头部机构中证1000策略研发流程\n2️⃣ 工具属性：如何控制股票组合的风格因子和行业暴露\n3️⃣ 策略进化：指增策略的优化精细方向

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一、策略目标

在严格跟踪中证1000指数的基础上，通过多因子选股与组合优化，获取稳定、可持续的超额收益（Alpha），同时控制个股权重、行业偏离和风格暴露，实现收益最大化。因为本策略具备长期超额收益，因此如果能用股指或者期权对冲的话，则是一个不错的中性低波策略，故该策略我们上架到私享会的低

**全市场股票的日内成交量分布总体呈现U型结构，即早盘开盘后的交易相对较为活跃，临近中午收盘时交易量明显下降，下午开盘后逐步回升，并在临近全天收盘时恢复活跃。但就具体个股而言，由于不同股票的交易群体、个股的基本面或技术面信息、盘中可能带来潜在影响的信息等均不相同，因此个股的交易量分布呈现一定的差异性

本课程介绍 LangChain 与 LangGraph 框架。LangChain 是模块化开源框架，可搭建 AI 流水线，核心含 Models、Prompts 等组件，需安装对应库，按特定流程实现工具调用。\nLangGraph 基于 LangChain，用于构建有状态多智能体应用，以图结构组织流程