(supermind量化-)振幅大于1、非ST(10点之前选股票)五部涨停战法、流通盘小于

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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、流通盘小于等于55亿股的股票。

选股逻辑分析

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、流通盘小于等于55亿股作为基本条件,其中流通盘是评估股票流通性和市值的重要指标。这个条件可以通过财务数据或者股票基本面进行判断,比较可靠。

有何风险?

本选股策略较为依赖基本面分析,同时对于“流通盘小于等于55亿股”的定义也可能存在较大主观性,容易出现选股偏差。

如何优化?

可以通过加入更多的技术指标作为筛选条件,例如均线、MACD等,并且需要对“流通盘小于等于55亿股”的定义进行更加细化和量化,同时考虑加入其它基本面评估指标,例如PE、PB等。

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、流通盘小于等于55亿股的股票。

同花顺指标公式代码参考

由于“流通盘小于等于55亿股”的条件可以通过基本面数据判断,没有具体的技术指标可以套用。

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:流通盘小于等于55亿股
df = df[df['FLOAT_SHARES'] <= 5500000000]

# 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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