即时比分网2026世界杯赛事实时数据 筹码联接度因子, 会全方面的卓绝筹码散布吗?

在中信建投陈升锐和姚紫薇两位安分在2025年8月25日发布的研报《筹码散布因子系统构建》中，一共有四个主题的因子。

此前，笔者复现了第一个主题，筹码散布。在这个主题中，推崇最佳的是偏度因子。正好的是，笔者遭受了一位雷同复现过这篇研报的大佬，在他的复现恶果中，亦然偏度推崇最佳。

同期，他还给了笔者一个信息，其他的因子皆不太行。

是以，在笔者复现筹码联接度因子的时期，并莫得抱任何期待。仅仅思着代码的转换不是很大，寝息前改一下代码然后跑一个晚上就好了。

贪图公式和代码

这一次，主如果复现筹码联接度因子。

关联词，由于在筹码散布因子中，笔者有三个贪图伪善了，在此次的代码中对他们进行了修正。

同期，筹码散布的因子，笔者以为不错分为两类，第一类相比陋劣，也等于这篇著作先容的。另外一类略略复杂少许，还要按照涨跌停的幅度进行分类，即时比分网是以就下次先容了。

1贪图公式

2代码

def cal_factors(self， code， close，2026FIFA世界杯中国比分网 volume， factor， tr):

data = pd.concat([close， volume]， axis=1)

data.columns = ['close'， 'volume']

data = data.groupby('close'， as_index=False， group_keys=False).sum

last_data = self.last_chip.get(code， None)

if last_data is None:

data.iloc[:， -1] *= tr

else:

last_data['close'] /= factor

data = data.merge(last_data， how='outer'， on=['close'])

data = data.fillna(0)

data['volume'] = data.iloc[:， -1] * (1 - tr) + data.iloc[:， -2] * tr

data = data[['close'， 'volume']]

chip_high = data['close'].max

chip_low = data['close'].min

diff = chip_high - chip_low

close = close.iloc[-1]

weight = data['volume'] / data['volume'].sum

mean = np.average(data['close']， weights=weight)

q = data['close'].quantile([0.05， 0.95， 0.15， 0.85， 0.25， 0.75])

q_90 = q.iloc[1] - q.iloc[0]

q_70 = q.iloc[3] - q.iloc[2]

q_50 = q.iloc[5] - q.iloc[4]

chip_distri1 = 2 * q_90 / (q.iloc[1] + q.iloc[0])

chip_distri2 = q_90 / chip_high

chip_distri3 = 2 * q_70 / (q.iloc[3] + q.iloc[2])

chip_distri4 = q_70 / chip_high

chip_distri5 = 2 * q_50 / (q.iloc[5] + q.iloc[4])

chip_distri6 = q_50 / chip_high

data.iloc[:， 0] *= factor

self.last_chip[code] = data.copy

return ((close - mean) / diff， chip_high / chip_low - 1， (mean - chip_low) / diff，

chip_distri1， chip_distri2， chip_distri3， chip_distri4， chip_distri5， chip_distri6)

代码其实也不复杂，等于按照公式来贪图。

第20-29行，等于公式的代码暗示。

3因子逻辑

在研报中对于这六个因子的逻辑先容是这么的。

筹码联接度越高，常常对于出货阶段，阛阓炒作昭着，翌日推崇可能欠安。

这就意味着，这是一个负向因子。

因子评价

筹码联接度有关的六个因子，他们在IC上的推崇是差未几的，这从有关性的热力争中也不错看出来。这六个因子之间的有关性，最低的也有0.95。

至于前三个因子，它们属于上一篇著作中的留传物，不是本文先容的要点。不外，值得一提的是，ckdp这个因子的IC是这篇研报到当今死心最高的。

由于本文先容的这六个因子有关性很高，是以笔者遴荐了chip_dirst1进造孽果展示。同期，这个因子在进行低频化的时期，用均值低频化是全方面优于圭臬差的。

01IC分析

02回顾分析

03换手率分析

04收益分析

总结

这个因子何如说呢？

如实不咋地，嗅觉各方面皆不如筹码散布中的偏度因子了。

如斯看来，此次尝试失败了。

没看法，笔者就只可厚着脸皮，来问诸君大佬要要赞关怀推选和共享了。

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