(supermind量化-)振幅大于1、今日最大跌幅<-4且>-5、30日平均线向上_

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2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选取满足振幅大于1、今日最大跌幅小于-4且大于-5、30日平均线向上的股票作为投资标的。

选股逻辑分析

本选股策略同样基于技术面和市场情况来进行选股。振幅大于1、今日最大跌幅小于-4且大于-5反映了股票当前的市场表现,30日平均线向上则体现了股票的趋势性。本选股策略主要关注技术面和趋势性。

有何风险?

本选股策略的风险主要也来自于市场的风险和选取的指标风险。当市场出现非常变化时,可能影响股票价格,这也会影响到选取指标和结果的准确性。同时,选取指标过于机械,可能会错失一些股票的投资机会。

如何优化?

本选股策略可以进一步结合其他技术指标来进行优化,如MACD、RSI等指标来验证趋势性。同时,可以加入基本面数据,如市值、盈利、ROE等指标来综合评估股票的投资价值。

最终的选股逻辑

本选股策略选取满足以下条件的股票:

  1. 振幅大于1;
  2. 今日最大跌幅小于-4且大于-5;
  3. 30日平均线向上。

同花顺指标公式代码参考

通达信指标:VOL ; MA(VOL,5) > MA(VOL,20) && MA(VOL,20) > MA(VOL,60)

python代码参考

import tushare as ts

# 判断是否满足选股逻辑
def select_logic(stock):
    # 振幅
    df = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
    if df.iloc[-1]['high'] - df.iloc[-1]['low'] <= df.iloc[-2]['close'] * 0.01:
        return False
    # 今日最大跌幅
    if df.iloc[-1]['low'] > df.iloc[-2]['close'] * 0.96:
        return False
    # 30日平均线向上
    ma30 = df[-30:]['close'].mean()
    if ma30 < df.iloc[-1]['close']:
        return False
    return True

# 选取满足条件的股票
def select_stock():
    selected_stocks = []
    all_stocks = ts.get_stock_basics()
    for stock in all_stocks.index:
        if all_stocks.loc[stock, 'name'][0] == '*':
            continue
        if all_stocks.loc[stock, 'outstanding'] * all_stocks.loc[stock, 'price'] > 1000:
            continue
        if all_stocks.loc[stock, 'pb'] < 0 or all_stocks.loc[stock, 'pe'] < 0:
            continue
        if not select_logic(stock):
            continue
        selected_stocks.append(stock)
    return selected_stocks

print(select_stock())

以上代码仅供参考,实现方法会因投资人情况和市场环境而异。

    ## 如何进行量化策略实盘?
    请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。

    select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。

    模板如何使用?

    点击图标右上方的复制按钮,复制到自己的账户即可使用模板进行回测。


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