FORMULA REFERENCE

字段与算子

可用字段

字段	频率	名称	说明
`VWAP`	分钟	成交均价	该股票当前分钟成交额除以成交量得到的成交量加权平均价。
`Amount`	分钟	成交额	该股票当前分钟内累计成交金额。
`Volume`	分钟	成交量	该股票当前分钟内累计成交股数。
`Close`	分钟	收盘价	该股票当前分钟最后一笔有效成交对应的收盘价。
`Return`	分钟	收益率	当前分钟 Close 相对上一分钟 Close 的变化率；每日开盘重新起算。
`DailyReturn`	日频	日收益率	正式日收益率字段由百分数转换为小数，例如 1.5% 转换为 0.015。
`DailyClose`	日频	复权收盘价	使用正式复权因子处理后的日收盘价。
`DailyHigh`	日频	复权最高价	使用正式复权因子处理后的日最高价。
`DailyLow`	日频	复权最低价	使用正式复权因子处理后的日最低价。
`DailyAmount`	日频	成交额	该股票当日累计成交金额。
`DailyVolume`	日频	成交量	该股票当日累计成交量。
`DailyTurnover`	日频	自由流通换手率	该股票当日自由流通换手率，保持正式日频源字段口径。
`DailyFreeShare`	日频	自由流通股本	该股票当日自由流通股本。
`DailyTotalMV`	日频	总市值	该股票当日总市值。
`DailyTotalShare`	日频	总股本	该股票当日总股本。

Level2 数据

当前版本共生成 9 个 Level2 日频特征，分为 ORDER、TRADE 和 SNAPSHOT 三类。

ORDER · 逐笔委托

字段	定义
`order__cancel_pressure`	撤单量 /（新增委托量 + 撤单量）。
`order__order_flow_imbalance`	［（新增买量−撤单买量）−（新增卖量−撤单卖量）］/（新增委托量 + 撤单量）。

TRADE · 逐笔成交

字段	定义
`trade__trade_directional_coverage`	（主动买成交量 + 主动卖成交量）/ 全部成交量。
`trade__trade_imbalance`	（主动买成交量−主动卖成交量）/（主动买成交量 + 主动卖成交量）。

SNAPSHOT · 五档盘口快照

字段	定义
`snapshot__mean_relative_spread`	日内平均（卖一价−买一价）/ 中间价。
`snapshot__mean_depth_imbalance`	日内平均（五档买量−五档卖量）/（五档买量 + 五档卖量）。
`snapshot__mean_top_depth_imbalance`	日内平均（买一量−卖一量）/（买一量 + 卖一量）。
`snapshot__midpoint_realized_volatility`	sqrt(Σ[log(midpoint_t)−log(midpoint_t−1)]²)。
`snapshot__mean_snapshot_quote_churn`	相邻快照20个五档价格/数量字段发生变化的比例，再取日均值。

公共算子

算术运算

对同频率、同日期或时点、同股票轴的输入逐元素计算。输入既可以是原始字段和常量，也可以是时间序列算子、截面算子或其他算术算子的输出；算子可以嵌套组合。

算子	说明	示例
`Add(x, y)`	逐元素相加。	`Add(Return, 0.001)`
`Sub(x, y)`	逐元素计算 x - y。	`Sub(Return, CsMean(Return))`
`Mul(x, y)`	逐元素相乘。	`Mul(CsZScore(Return), CsRank(Volume))`
`Div(x, y)`	安全除法；分母绝对值不大于 1e-12 时返回 NaN。	`Div(Amount, CsMean(Amount))`
`Neg(x)`	逐元素取相反数。	`Neg(TsStd(Return, 20))`
`Abs(x)`	逐元素取绝对值。	`Abs(Return)`
`Sign(x)`	返回元素符号：负数为 -1、零为 0、正数为 1。	`Sign(Return)`
`Log(x)`	计算自然对数；非正数返回 NaN。	`Log(Amount)`
`Inv(x)`	逐元素取倒数；接近零的值返回 NaN。	`Inv(Amount)`
`Exp(x)`	逐元素计算以 e 为底的指数；溢出返回 NaN。	`Exp(Return)`
`Sqrt(x)`	逐元素开平方；负数返回 NaN。	`Sqrt(Volume)`
`Pow(x, exponent)`	逐元素计算指定次幂；非实数或溢出结果返回 NaN。	`Pow(Return, 2)`
`Min(x, y)`	逐元素取较小值。	`Min(VWAP, Close)`
`Max(x, y)`	逐元素取较大值。	`Max(VWAP, Close)`

截面运算

在同一时点或同一交易日沿股票轴计算。分钟表达式按每分钟截面处理，最终日频表达式按每日截面处理。截面运算不会移除股票轴，输出仍与输入面板对齐，可以继续传给算术、时间序列或聚合算子。

算子	说明	示例
`CsRank(x)`	沿股票轴计算稳定的截面百分位排名，有效值范围为 (0, 1]；输出与原面板对齐，可继续参与其他运算。	`CsRank(Div(Amount, CsMean(Amount)))`
`CsMean(x)`	沿股票轴计算有效值均值，并将均值广播回该截面的每只有效股票，可用于去均值、相对均值等计算。	`CsMean(Abs(Return))`
`CsZScore(x)`	沿股票轴去均值并除以样本标准差；输出与原面板对齐，可继续参与其他运算。	`CsZScore(Sub(Return, CsMean(Return)))`

时间序列

沿每个交易日内部的分钟轴滚动计算，不跨交易日。

算子	说明	示例
`TsMean(x, window)`	日内滚动均值；窗口形成前返回 NaN。	`TsMean(Amount, 20)`
`TsStd(x, window)`	日内滚动样本标准差；窗口形成前返回 NaN。	`TsStd(Return, 20)`
`TsSum(x, window)`	日内滚动求和。	`TsSum(Volume, 20)`
`TsMin(x, window)`	日内滚动最小值。	`TsMin(Return, 20)`
`TsMax(x, window)`	日内滚动最大值。	`TsMax(Return, 20)`
`TsDelay(x, periods)`	在当日分钟轴滞后，不跨交易日。	`TsDelay(Close, 5)`
`TsDelta(x, periods)`	当前值减去日内滞后值。	`TsDelta(Close, 5)`
`TsRank(x, window)`	当前值在日内滚动窗口中的百分位排名。	`TsRank(Amount, 20)`
`TsZScore(x, window)`	当前值相对日内滚动均值和样本标准差的标准分。	`TsZScore(Return, 20)`
`TsCorr(x, y, window)`	两组分钟序列的日内滚动相关系数。	`TsCorr(Return, Volume, 20)`
`TsCov(x, y, window)`	两组分钟序列的日内滚动样本协方差。	`TsCov(Return, Volume, 20)`
`TsAutoCorr(x, window, lag)`	日内滚动自相关；lag 必须是小于 window 的正整数。	`TsAutoCorr(Return, 20, 1)`
`TsArgMax(x, window)`	滚动最大值位置占窗口长度的比例，越接近 1 表示越靠近当前。	`TsArgMax(Amount, 20)`
`TsArgMin(x, window)`	滚动最小值位置占窗口长度的比例，越接近 1 表示越靠近当前。	`TsArgMin(Amount, 20)`
`TsDecayLinear(x, window)`	线性衰减均值，越靠近当前时点权重越高。	`TsDecayLinear(Return, 20)`
`TsDemean(x, window)`	当前值减去日内滚动均值。	`TsDemean(Return, 20)`
`TsReturn(x, periods)`	当前值相对日内滞后值的变化率。	`TsReturn(Close, 5)`
`TsMedian(x, window)`	日内滚动中位数。	`TsMedian(Amount, 20)`
`TsVar(x, window)`	日内滚动样本方差。	`TsVar(Return, 20)`
`TsSkew(x, window)`	日内滚动偏度。	`TsSkew(Return, 20)`
`TsKurt(x, window)`	日内滚动超额峰度。	`TsKurt(Return, 20)`
`TsQuantile(x, q, window)`	日内滚动 q 分位数，q 必须位于 [0, 1]。	`TsQuantile(Amount, 0.9, 20)`

日内聚合（必选其一）

只能作为日内表达式最外层，把分钟结果压缩为每日 Feature。

算子	说明	示例
`DayMean(x)`	取全天分钟均值。	`DayMean(Neg(Return))`
`DaySum(x)`	取全天分钟合计。	`DaySum(Volume)`
`DayLast(x)`	取当日最后一个有效分钟值。	`DayLast(CsRank(Return))`
`PeriodMean(start_time, end_time, x)`	对闭区间内的分钟值取均值。	`PeriodMean(145000, 150000, Return)`
`PeriodSum(start_time, end_time, x)`	对闭区间内的分钟值求和。	`PeriodSum(93000, 100000, Volume)`
`PeriodLast(start_time, end_time, x)`	取闭区间内最后一个有效分钟值。	`PeriodLast(145000, 150000, CsRank(Return))`

日间运算（选填）

在 Feature 与 Daily 前缀字段上跨交易日计算；留空等同于 Feature。

算子	说明	示例
`DailyMean(Feature, window)`	跨交易日滚动均值。	`DailyMean(Feature, 5)`
`DailyEMA(Feature, window)`	跨交易日指数移动平均，alpha = 2 / (window + 1)。	`DailyEMA(Feature, 10)`
`DailyStd(Feature, window)`	跨交易日滚动样本标准差。	`DailyStd(Feature, 20)`
`DailySum(Feature, window)`	跨交易日滚动求和。	`DailySum(Feature, 5)`
`DailyMin(Feature, window)`	跨交易日滚动最小值。	`DailyMin(Feature, 20)`
`DailyMax(Feature, window)`	跨交易日滚动最大值。	`DailyMax(Feature, 20)`
`DailyRank(Feature, window)`	当前值在跨日滚动窗口中的百分位排名。	`DailyRank(Feature, 20)`
`DailyZScore(Feature, window)`	当前值相对跨日滚动均值和样本标准差的标准分。	`DailyZScore(Feature, 20)`
`Delay(Feature, periods)`	按交易日滞后，正数只读取历史。	`Delay(Feature, 1)`
`Delta(Feature, periods)`	当前 Feature 减去跨日滞后值。	`Delta(Feature, 5)`
`Correlation(x, y, window)`	两组日频表达式的跨日滚动相关系数。	`Correlation(Feature, Delay(Feature, 1), 20)`

使用规则

日内聚合必须明确
全天使用 Day*；指定时段使用 Period*(start_time, end_time, x)，时间区间两端均包含。
窗口必须是正整数
TsMean、TsStd 的 window 必须直接写成正整数常量。
滚动不跨交易日
时间序列算子每天重新开始计算，窗口形成前的分钟值为 NaN。
两段式日频输出
第一步可留空；使用分钟数据时必须通过 Day 或 Period 聚合为每日 Feature，也可广播 Daily 字段。第二步使用 Feature 或 Daily 字段生成最终日频因子。
缺失值保持缺失
安全除法、无效输入和预热区间产生的 NaN 不会自动填成零。
可选中性化
启用后对最终日频因子逐日做截面 OLS 回归取残差；暴露可选行业、收益与 Barra（可多选），参数固定 zscore + clip 4.0 + min_obs 30。