(supermind量化-)振幅大于1、昨日非涨停板、涨跌幅×超大单净量_

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

本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板、涨跌幅乘以超大单净量大于1亿的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑旨在从技术面和资金面共同来考虑选股,首先振幅大于1、昨日非涨停板的股票一般有较大的股价波动性和市场活跃度,然后根据当日股价涨跌幅与成交量中的超大单买入量,来判断股票是否被大单资金关注和买入。如果股价涨跌幅与超大单买入量的乘积大于1亿,则认为该股票大单买入意愿较强,有望成为市场热点。

有何风险?

该选股策略主要从技术面和资金面考虑,而没有考虑公司基本面,如业绩、估值等,存在选中低质量公司的风险。另外,由于该选股策略需要实时更新当日成交数据,所以对于非高频交易的投资者来说,数据获取和处理的难度较大。

如何优化?

可以加入更多的基本面因素的判断条件,如每股收益、股息率、市盈率等,以综合判断股票的投资价值。同时,可以考虑加入技术指标如RSI、MACD等,从多个角度进行综合判断,提高选股策略的准确性和稳定性。同时,可以通过机器学习方法来对选股因子权重进行优化。

最终的选股逻辑

本选股策略选取振幅大于1、昨日非涨停板、涨跌幅乘以超大单净量大于1亿的股票,作为买入信号,策略持有期可以根据个人风险和收益要求灵活调整。

同花顺指标公式代码参考

本选股策略主要依赖于股票的涨跌幅、振幅、超大单净量等技术指标,同花顺指标代码如下:

振幅:(HIGH-LOW)/C>0.01

涨跌幅:ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1))*100>0.01

超大单净额:BIGNETVOLUME>100000000

python代码参考

# 引入Tushare库
import tushare as ts

# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()

def select_stocks(n):
    selected_stocks = []
    today = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1')["cal_date"].values[-1]
    yesterday = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1', end_date=today, count=2)["cal_date"].values[0]
    # 筛选出振幅大于1、昨日非涨停板、涨跌幅*超大单净量>1亿的股票
    quote = pro.limit_list(trade_date=yesterday, limit_type='U')
    quote = quote.append(pro.limit_list(trade_date=yesterday, limit_type='D'))
    quote = quote[quote["ts_code"].str.startswith("60")]
    quote = quote.merge(pro.daily_basic(trade_date=today, fields='ts_code, close'), on="ts_code")
    quote = quote.merge(pro.daily_basic(trade_date=yesterday, fields='ts_code, close, volume, pct_chg'), on="ts_code")
    quote = quote.merge(pro.moneyflow(ts_code='', trade_date=today, fields='ts_code, super_net_amount'), on="ts_code")
    quote = quote[quote["close_y"] != 0]
    quote = quote[quote["close_x"] != 0]
    quote = quote[quote["turnover_rate"] != 0]
    quote["amplitude"] = (quote["high"] - quote["low"]) / quote["close_y"]
    quote["up"] = abs((quote["close_x"] - quote["close_y"]) / quote["close_y"])*100 > 1
    quote["big_net_amount"] = quote["super_net_amount"] / 10000
    quote = quote[quote["big_net_amount"] > 10000]
    quote = quote[quote["amplitude"] > 0.01]
    quote = quote[quote["up"] == True]
    selected_stocks.extend(quote["ts_code"].tolist()[:n])
    selected_stocks = list(set(selected_stocks))
    return selected_stocks
    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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