# VCV因子

By [KeepLearning](https://paragraph.com/@keeplearning-2) · 2024-01-04

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来源：郭毅老板的直播

思考：这个因子表征的是知情交易者的占比。

结论：

VCV因子，成交量标准差/成交量均值。 越小越好，越大表示知情交易者占比越高，个股未来走势越弱，用于BWB3

实现：成交额的标准差/成交额的平均值，具体为什么这样能表征知情交易者的占比，可以会看郭老板的视频

df\[factor\_name\] = df\['quote\_volume'\].rolling(n).std() / df\['quote\_volume'\].rolling(n).mean()

BWB3回测结果：

以1d为持仓周期的话，参数7是最好的，用('PctChange', 7)过滤。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/fed3cf045e332576ab7c08f8c7188c23d82f058436717cef1b58700a70d09de1.png)

看着也是单调上升的，效果比基于流动性的因子差。测试了参数14/30，都更差，而且参数越大，结果越差。所以考虑使用1h来测试。是不是币圈对知情交易者1d显得太长了。

如果('VCV', False, 7, 1)，则是个归零策略。看看小时级别的。

测试了4小时的，结果很差。这个因子在币圈效果不行，是不是哪里弄错了？不知道为什么

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