(supermind量化-)振幅大于1、非ST(10点之前选股票)五部涨停战法、20日均线

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2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选择振幅大于1、非ST(上午10点之前选股票)、五部涨停战法、20日均线大于120日均线的股票。

选股逻辑分析

本选股策略新增了20日均线大于120日均线作为筛选因素,从而在选取大涨股票时,避免过于短期的投机行为,更加注重股票的长期业绩表现。

有何风险?

在筛选股票时可能忽略了其他重要的技术指标和基本面因素,存在漏选或误选问题。另外,均线的选取周期可能会对策略表现产生影响。

如何优化?

可以结合其他技术指标和基本面因素进行筛选,同时考虑均线选取周期的优化,但需根据具体市场情况和股票特征进行综合评估。

最终的选股逻辑

本选股策略的最终逻辑为:振幅大于1、非ST、五部涨停战法、20日均线大于120日均线的股票。

同花顺指标公式代码参考

20日均线公式:MA(CLOSE,20)
120日均线公式:MA(CLOSE,120)

python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选条件1:振幅大于1
df['AMPLITUTE'] = df.apply(lambda row: max(row['HIGH'] - row['LOW'], abs(row['HIGH'] - row['PREV_CLOSE']), abs(row['LOW'] - row['PREV_CLOSE'])), axis=1)
df = df[df['AMPLITUTE'] > 1]

# 筛选条件2:非ST, 10点之前选股票
df = df[df['NAME'].str.upper().str.find('ST') == -1]
df = df[df['TIME'] < '10:00']

# 筛选条件3:五部涨停战法
df['CLOSE_MAX'] = df['CLOSE'].rolling(5).max()
df = df[df['CLOSE'] == df['CLOSE_MAX']]

# 筛选条件4:20日均线大于120日均线
df['MA20'] = df['CLOSE'].rolling(20).mean()
df['MA120'] = df['CLOSE'].rolling(120).mean()
df = df[df['MA20'] > df['MA120']]

# 输出选股数据
print(df)
    ## 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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