问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率在3%-12%之间、三连阴、资金强度由大到小的情况下，选取有涨幅潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在前面的选股条件基础上，加入了资金强度的考虑，向市场资金追踪者和关注资金流量的投资者发出了信号，有助于选取有潜力的优质股票。
有何风险？
市场变化复杂，算法无法完全准确预测未来走势，存在操作的不确定性和市场波动风险。
如何优化？
可以加入其他技术指标以及基本面数据等综合分析，还可以调整选股逻辑中的条件阈值，进一步提高选股策略的准确度。
最终的选股逻辑
在换手率在3%~12%之间、三连阴、资金强度由大到小的情况下，选取有涨幅潜力的股票。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
ema5:=EMA(CLOSE,5);
ema10:=EMA(CLOSE,10);
vol:=VOL/T;
资金强度:= SMA((2*CLOSE - HIGH - LOW)/ATR(1), 21);
条件筛选:vol>=3 AND vol<=12 AND CROSS(ema5,ema10,1) AND 资金强度=HHV(资金强度,5);
python代码参考
import baostock as bs
import talib
import pandas as pd
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 ####
rs = bs.query_stock_basic()
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
# 查询15分钟周期K线数据
rs_l = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, 'date,open,high,low,close,volume', start_date='2022-06-01', end_date='2022-07-01', frequency='d', adjustflag='3')
if rs_l.error_code == '0':
# 判断三连阴
close = list(map(float, rs_l.get_column("close")))
macd_dif, macd_dea, macd_bar = talib.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd_bar[-3] < 0 and macd_bar[-2] < 0 and macd_bar[-1] < 0:
# 判断换手率
volume = list(map(float, rs_l.get_column("volume")))
turnover_rate = [volume[i] / volume[i-1] for i in range(1, len(volume))]
turnover_rate.insert(0, 0)
if max(turnover_rate) <= 12 and min(turnover_rate) >= 3:
# 判断资金强度
high = list(map(float, rs_l.get_column("high")))
low = list(map(float, rs_l.get_column("low")))
atr = talib.ATR(high, low, close, timeperiod=1)
jiuzheng = 2 * close - high - low
zjqs = talib.SMA(jiuzheng / atr, timeperiod=21)
if zjqs[-1] == max(zjqs[-5:]):
stock_list.append(stock_code)
# 转换成DataFrame格式并输出结果
df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['stock_code'])
print(df)
#### 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？
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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