问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为:在股票市场中,选择换手率在3%-12%之间,连续三天收阴线,且周线呈现大红柱的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在市场范围、换手率和连续三天收阴线的基础上增加了周线大红柱的技术面指标,能筛选出股票价值较低的投资标的,同时提高投资回报率。
有何风险?
该选股逻辑仅考虑每周的红柱变化情况,可能较大程度上忽略了其他技术面指标对于其整体表现的影响,同时对于一些特定的行业,技术面指标可能不是很稳定,可能存在一定风险。
如何优化?
可以考虑增加一些其他技术面指标,如每周交易量的增长率、每周RSI指标、每周MACD指标等,以进一步提高选股的准确性和风险控制能力。
最终的选股逻辑
在股票市场中,选择换手率在3%-12%之间,连续三天收阴线,且呈现周线大红柱的股票。
同花顺指标公式代码参考
SET_MARKET("SH");
SET_LOOKBACK(250);
SET_OFFLINE_MODE(ON);
SET_HISTORY_FACTOR_MODE(ON);
/* 选取换手率在3%-12%之间的股票 */
CONDITION0 = (HSL>=3 AND HSL<=12);
/* 选取连续三天收阴线的股票 */
CONDITION1 = MA(C,3)<REF(MA(C,3),1) AND REF(MA(C,3),1)<REF(MA(C,3),2) AND REF(MA(C,3),2)<REF(MA(C,3),3);
/* 选取呈现周线大红柱的股票 */
CONDITION2 = IFF(WEEKSINCYCLE=1, C>REF(C,1) AND (C-REF(C,1))>0.03*REF(C,1), 0);
LAST_CONDITION = CONDITION0 AND CONDITION1 AND CONDITION2;
CODE_LIST = SORT_BY_HOT(CODE_LIST, 0, 10, LAST_CONDITION);
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
import datetime
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 #####
rs = bs.query_all_stock(day=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"))
stock_list = []
while rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
k_data = bs.query_history_k_data(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount,k",
start_date="2021-01-01", end_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"),
frequency="d", adjustflag="2")
if k_data.error_code == '0' and len(k_data.data)>3:
check_point1 = (k_data.data[-1][4]/k_data.data[-4][4]-1)*100
check_point2 = all([k_data.data[i][4]<k_data.data[i-1][4] for i in range(-3,0)])
last_week_k_data = [k for k in k_data.data if datetime.datetime.strptime(k[0], '%Y-%m-%d').weekday() == 4]
check_point3 = (last_week_k_data[-1][4]-last_week_k_data[-5][4])/last_week_k_data[-5][4]>0.03
if check_point1>=3 and check_point1<=12 and check_point2 and check_point3:
stock_list.append(stock_code)
df = pd.DataFrame(stock_list)
df_rank = df.sort_values(by="capital", ascending=False)
print(df_rank)
##### 登出系统 #####
bs.logout()
## 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?
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