(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、三连阴、价格<12

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、且股价小于12元的股票中选取。

选股逻辑分析

该选股策略同样侧重于技术面的因素。通过选取换手率在一个合理范围内(3% - 12%)的股票,同时结合趋势面的价格走势,在股票内部的历史价格走势中找出连续三天的阴线,同时股价需要小于12元,筛选出技术面和趋势面均符合条件的股票。

有何风险?

该策略依然存在选股中的盲目性和主观性。同时,过分追求低价股票容易受到市场热点和噪音影响,导致选出来的股票质量不高。

如何优化?

可以结合多个基本面指标和技术面指标来筛选优质股票。另外,可根据其他指标对股票的价值进行评估和判断,并在选股的时候予以考虑。

最终的选股逻辑

在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、且股价小于12元的股票中选取。

同花顺指标公式代码参考

以通达信公式为例:

SET_SYMBOL_POINT("SZ");
SET_BARS_PER_LINE(20);

SELECT_TIME_RANGE(ALL);

/* 选取三连阴 */
CONDITION1 = MA(C,3) < REF(MA(C, 3), 1) AND REF(MA(C, 3), 1) < REF(MA(C, 3), 2);

/* 选取换手率处于3%-12%的股票 */
CONDITION2 = (HSL>=3 AND HSL<=12) AND EXISTS(FILTER_BOOL(MA(C,5) < MA(C,10),3));

/* 选取价格小于12元的股票 */
CONDITION3 = C < 12;

LAST_CONDITION = CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3;

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_stock_basic()
stock_list = []

while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    stock_code = rs.get_row_data()[0]
    ## 满足换手率、三连阴、价格小于12元的股票
    rs_k = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount", start_date=(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=3)).strftime("%Y-%m-%d"), end_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"), frequency='d', adjustflag='3')
    if rs_k.error_code == '0':
        close_hist = list(map(float, rs_k.get_column("close")))
        if len(close_hist) >= 3 and close_hist[-3] > close_hist[-2] and close_hist[-2] > close_hist[-1] and close_hist[-1] < 12.0:
            ## 选取非涨停板,且换手率处于3%-12%的股票
            rs_hsl = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,turn", start_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"), end_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"), frequency='d', adjustflag='3')
            if rs_hsl.error_code == '0':
                hsl = float(rs_hsl.get_row_data()[1])
                if hsl >= 3.0 and hsl <= 12.0 and close_hist[-1] > rs_k.get_row_data()[3]:
                    stock_list.append({"stock_code": stock_code})

df = pd.DataFrame(stock_list)
df_rank = df.sort_values(by="stock_code", 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?

    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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