(supermind量化-)振幅大于1、今日最大跌幅＜-4且＞-5、集中度70_20%

问财量化选股策略逻辑

本选股策略在振幅大于1和今日最大跌幅在-5%与-4%之间的基础上，选取集中度不高于20%的股票作为投资标的。

选股逻辑分析

本选股策略着重考虑股票的价格波动和集中度，有利于规避权重股的高波动性风险。但是，该选股策略可能忽略了企业的基本面因素和行业特性等因素，具有一定的风险。

有何风险？

该选股策略可能忽视了企业的财务状况和行业特性等因素，同时也有可能错过市场中具有高增长性和极强竞争力的股票。另外，该策略中没有考虑股票的流动性，也可能受到牛市行情和市场流动性变动的影响。

如何优化？

可以从技术面和基本面综合考虑，探索股票集中度、财务指标和行业特性等因素的影响，以期构建更好的股票池。同时，还可以在此基础上引入流动性等因素进行优化，提高策略的可行性和收益表现。

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；
集中度不高于20%。

同花顺指标公式代码参考

通达信指标：qsort(CHARINDEX(NAME,CONSTARRAYS(1))),SELECTC(CLOSE<12 AND -0.05<PCTCHG AND PCTCHG<-0.04) AND SELECTC(BARNONE(CODE,CAPITALIZED),0,80)

python代码参考

import tushare as ts

# 集中度所需数据
top_n = 20 # 取前20只股票比较集中度

# 选取符合条件的股票
def select_stock():
    selected_stocks = []
    all_stocks = ts.get_stock_basics()
    sorted_stocks = all_stocks.sort_values(by=['totalAssets'], ascending=False)
    top_n_code = sorted_stocks.iloc[:top_n].index.tolist()
    for code in all_stocks.index:
        k_data = ts.get_k_data(code, index=False, ktype='D')
        if k_data.iloc[-1]['high'] / k_data.iloc[-1]['low'] > 1 and -0.05 < k_data.iloc[-1]['pct_chg'] < -0.04 and code not in top_n_code:
            selected_stocks.append(code)
    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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