(supermind量化-)振幅大于1、股票均价站在五日均线之上、100亿市值以内的无亏损

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

选择振幅大于1、股票均价站在五日均线之上,且市值在100亿以内的无亏损企业。

选股逻辑分析

该选股逻辑首先筛选出振幅大于1的股票,代表着股票价格的波动较大,存在一定的交易机会。其次要求股票均价站在五日均线之上,可能表明该股票正处于上升趋势,有一定的上涨空间。最后加入市值在100亿以内、且无亏损企业的要求,可能是基于对企业质量的考量,寻找具有一定成长性的企业。

有何风险?

该选股策略忽略了其他基本面指标如PE、PB等因素,可能出现选出的股票存在估值过高或者过低的情况。同时,市值较小的个股风险可能较高,需要注意风险控制。

如何优化?

可以加入其他基本面因素如PE、PB、ROE等指标,结合技术指标进行综合分析。同时,可以考虑将市值范围扩大到一定程度,同时加入净利润、营业收入增长率等指标,增强选股策略的稳健性。

最终的选股逻辑

选取符合振幅大于1、股票均价站在五日均线之上,市值在100亿以内、且为无亏损企业,同时符合一定的基本面指标和技术指标等条件。风险控制方面,应注意适度控制仓位、设置合理的止损点位等。

同花顺指标公式代码参考

暂无同花顺指标公式代码。

python代码参考

import tushare as ts

# 获取历史行情信息和股票基本信息
hist_data = ts.get_k_data()
basic_data = ts.get_stock_basics()

# 计算振幅、均线等指标
amplitude = (hist_data['high'] - hist_data['low']) / hist_data['pre_close']
ma5 = hist_data['close'].rolling(window=5).mean()

# 合并数据
final_data = hist_data.merge(amplitude, on='code')
final_data['ma5'] = ma5

# 筛选符合条件的股票
result = final_data[(final_data['amplitude'] >= 0.01) & (final_data['ma5'] > final_data['close'].shift(1))]
result = result[result['code'].isin(basic_data[basic_data['pb'] > 0]['code'])]
result = result[result['code'].isin(basic_data['code'][basic_data['totalAssets'] < 100000000000])]
result = result[result['code'].isin(basic_data['code'][basic_data['npr'] > 0])]

# 输出结果
print(result)

注:以上代码仅供参考,实际选股需结合具体情况进行适度修改。

    ## 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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