问财量化选股策略逻辑
本选股策略选定振幅大于1，周线MA5金叉MA10，且剔除昨日涨停的股票为投资目标，寻找具有股价上升潜力的股票。
选股逻辑分析
本选股策略考虑了股票的价格波动性和均线趋势，通过排除昨日涨幅过大的股票，寻找更有潜力的涨幅股票。
有何风险？
此选股策略较为依赖股价上涨速度的快慢，存在市场风险和个股风险，同时涨停的情况并不一定意味着股票价值的上升。
如何优化？
结合基本面和技术指标等进行股票筛选和优化，同时可考虑添加其他投资策略及更为精细的价格涨跌幅度筛选，降低风险并提高收益。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1，周线MA5金叉MA10，且剔除昨日涨停的股票为投资目标，并结合基本面分析和技术指标进行股票筛选和优化。
同花顺指标公式代码参考
- 均线公式：
- MA(N) = SUM(CLOSE, N) / N
- 筛选涨停股票方法：
- STP = (HIGH/DELAY(CLOSE, 1)-1)>0.0995
- 相关指标公式请参考同花顺财经的数据说明文档
Python代码参考
import tushare as ts
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market,area,pe,pb,circ_mv')['ts_code']:
df = pro.daily(ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
if (df.iloc[-1]['high'] - df.iloc[-1]['low']) / df.iloc[-1]['close'] > 0.01:
df_weekly = pro.weekly(ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,circ_mv,total_mv')
ma_list = [df_weekly['close'].rolling(n).mean().iloc[-1] for n in range(5, 11)]
if df_weekly.iloc[-1]['close'] > ma_list[-1] and ma_list.count(ma_list[-1]) >= 5:
df_limit = pro.limit_list(ts_code=code, trade_date='', limit_type='U')
if df_limit.size == 0 or df_limit.iloc[-1]['trade_date'] != df.iloc[-1]['trade_date']:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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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