(supermind量化-)振幅大于1、昨日主力控盘、(昨日换手率_(今日竞价成交量除昨日

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选取以下股票:振幅大于1、昨日主力控盘、(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2。该选股策略基于股票的技术面因素,以期能在短期内获得一定的收益。

选股逻辑分析

该选股策略首先筛选了振幅大于1、昨日主力控盘,然后再筛选换手率和竞价成交量等指标来进行进一步的筛选。该选股策略重点关注股票的技术面因素和市场表现,能够及时反应出股票的趋势和变化。

有何风险?

该选股策略存在一定风险,因为该选股策略只依据股票的技术面因素和市场表现进行选股,忽略了股票的其他基本面因素和市场趋势,容易受制于市场情绪和资金的影响,具有较大的不确定性。

如何优化?

可以加入更多的技术面指标和基本面指标,比如均线、相对强弱指标、财务指标、市场表现、行业趋势等,以更全面地了解股票的趋势和变化。此外,策略参数也可以适当调整和优化,根据不同的市场情况和行情及时调整策略。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、昨日主力控盘,(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2的股票进行选取。

同花顺指标公式代码参考

python代码参考

import tushare as ts

amplitude_filter = 0.01
hld_filter_lb = 0.5
hld_filter_ub = 2

def select_stock():
    stock_list = ts.get_today_all()
    selected_stocks = stock_list[stock_list["volume"] > 0]
    selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["amplitude"] >= amplitude_filter]
    selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["turnoverratio"] >= 5]
    selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["per"] >= 0]
    selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["pb"] >= 0]
    selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["circulating_market_cap"] > selected_stocks["total_market_cap"] / 2]
    selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["holders"] > 0]
    selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks["is_st"] == "否"]
    
    today_date = ts.get_hist_data(selected_stocks['code'][0], ktype="D", start="2021-12-01", end="2021-12-06", pause=0.01)
    ratio = today_date['volume'][0] / ts.get_tick_data(selected_stocks['code'][0], date="2021-12-06", src='tt')[0]['volume']
    hld_ratio = selected_stocks["turnoverratio"] * ratio
    selected_stocks = selected_stocks[(hld_ratio > hld_filter_lb) & (hld_ratio < hld_filter_ub)]
    
    df_week = ts.get_k_data(selected_stocks['code'][0],ktype="W")
    ma_5 = df_week['close'].rolling(window=5,min_periods=1).mean()
    ma_10 = df_week['close'].rolling(window=10,min_periods=1).mean()
    if ma_5.iloc[-1] > ma_10.iloc[-1] and ma_5.iloc[-2] < ma_10.iloc[-2]:
        return selected_stocks
    else:
        return None

print(select_stock())

以上代码仅供参考,具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。

    ## 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。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
收益&风险
源码

评论