(supermind量化-)振幅大于1、今日最大跌幅<-4且>-5、今日上涨_1主板_

用户头像神盾局量子研究部
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、今日上涨大于1(主板)的股票作为投资标的。

选股逻辑分析

本选股策略主要基于技术面选股,振幅大于1和今日最大跌幅小于-4且大于-5反映了股票短期内的价格波动情况,而今日上涨大于1(主板)则反映了股票短期内的涨势。相较于主板以外的股票,主板股票有更好的流动性和相对稳定的基本面,因此将今日上涨大于1的限定在主板股票中可以增加选股的质量。

有何风险?

本选股策略存在一定的市场情绪风险和市场风险。其中,市场情绪风险和市场风险是最主要的风险,这些因素难以预测和控制。此外,主板股票在一些大市值股票被资本市场哄抬等情况下可能存在较大的波动,因此需要结合其他指标来进行风险控制。

如何优化?

本选股策略可以结合其他技术指标,如MACD、RSI等,来进行优化,以增加策略的稳定性和风险控制能力。同时,需要对股票的基本面进行分析,了解公司的核心竞争力和未来增长潜力。

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. 今日上涨大于1(主板股票)。

同花顺指标公式代码参考

本选股策略不需要使用技术指标,不提供通达信指标公式代码。

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
    # 今日上涨
    today_chg = ts.get_today_ticks(stock).iloc[:, 2].sum()
    if today_chg <= 1:
        return False
    # 是否为主板股
    if ts.get_stock_basics().loc[stock, 'market'] != '主板':
        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'] > 3:
            continue
        if all_stocks.loc[stock, 'pe'] > 50:
            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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