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、资金强度由大到小排序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分析和市场流动性等要素进行选取。振幅大于1和今日最大跌幅小于-4且大于-5条件下，该股票可能存在着反弹机会，资金强度由大到小排序则可参考市场资金流向情况来进行选股。
有何风险？
本选股策略存在较高的市场风险，投资者需谨慎控制仓位风险和市场流动性风险。过度依赖技术分析指标和短期数据容易造成选股失误，同时，由于资金强度是一种相对指标，不能排除市场整体资金流向改变导致选股失误的风险。
如何优化？
本选股策略可在选股逻辑中加入其他指标和策略进行优化，例如加入市场情绪指标和基本面因素等，结合技术面和基本面进行选股。此外，投资者应注意细致的风险评估和控制，对选股策略进行定期调整和改进。
最终的选股逻辑
本选股策略选取满足以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 今日最大跌幅小于-4且大于-5；
- 资金强度由大到小排序。
同花顺指标公式代码参考
资金强度：(今日涨跌幅今日成交量)/(昨日涨跌幅昨日成交量)
(CLOSE - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * VOL / 10000 /
(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2)) / REF(CLOSE, 2) * VOL / 10000
python代码参考
import tushare as ts
# 判断是否满足选股逻辑
def select_logic(df):
# 振幅
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']*0.95:
return False
# 资金强度
today_chg = (df.iloc[-1]['close'] - df.iloc[-2]['close']) / df.iloc[-2]['close']
yesterday_chg = (df.iloc[-2]['close'] - df.iloc[-3]['close']) / df.iloc[-3]['close']
if today_chg*yesterday_chg <= 0:
return False
vol_ratio = df.iloc[-1]['volume'] / df.iloc[-2]['volume'] if today_chg > 0 else 0
if today_chg*yesterday_chg > 0 and vol_ratio > 1:
return True
else:
return False
# 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
df = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if len(df) < 100:
continue
if not select_logic(df):
continue
selected_stocks.append(stock)
# 计算资金强度
money_flow = []
for stock in selected_stocks:
df = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
label = ts.get_realtime_quotes(stock).iloc[0]['name']
today_chg = (df.iloc[-1]['close'] - df.iloc[-2]['close']) / df.iloc[-2]['close']
yesterday_chg = (df.iloc[-2]['close'] - df.iloc[-3]['close']) / df.iloc[-3]['close']
if today_chg*yesterday_chg > 0:
vol_ratio = df.iloc[-1]['volume'] / df.iloc[-2]['volume'] if today_chg > 0 else 0
money_flow.append((stock, label, (today_chg * vol_ratio)))
money_flow.sort(key=lambda x:-x[2])
return [x[0] for x in money_flow]
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
