(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、七连阴、规模2亿以上

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3%到12%范围内,选择连续七天下跌且规模达到2亿以上的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要关注于换手率和连续下跌,同时限定了公司规模作为选股条件。目的是挑选具备较强市场竞争力的股票。

有何风险?

与前面的选股逻辑类似,企业规模作为选股条件,存在一定的市场标签化风险。此外,由于选股时限制了公司规模,在市场情况与宏观经济环境变化下,可能会造成无法完全适应市场变化的风险。

如何优化?

可以进一步加入其他基本面指标、技术指标和因子,如盈利能力、成长能力、估值、市场表现等,提升选股的稳定性和盈利潜力。

最终的选股逻辑

该选股逻辑筛选条件为换手率在3%到12%范围内,公司规模达到2亿以上,连续七天下跌。

同花顺指标公式代码参考

以下是通达信指标公式:

选股公式:
选股条件:TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND COUNTSIF(DIV(LAST(CLOSE,7),REF(LAST(CLOSE,1),1)) < 1,7) = 7
AND ST_MV > 2e8

注:TURNOVERRATE为总换手率,CLOSE为收盘价,COUNTSIF为序列函数,用于统计符合条件的记录数,DIV函数为除法函数,LAST()表示取最后一天的值,REF()为相对索引函数,ST_MV为公司规模。本公式选择出连续7日下跌,并且规模超过2亿的股票。

python代码参考

import pandas as pd
from typing import List

def select_stock(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
    selected_stocks = []
    for code, df in data.groupby(level=0):
        if (df['turnoverratio'].iloc[-1] > 3 and df['turnoverratio'].iloc[-1] < 12 and \
            df['close'].rolling(window=7).apply(lambda x: (x[:-1] > x[-1]).all()).iloc[-1] and \
            df['ST_MV'].iloc[-1] > 2e8):
            selected_stocks.append(code)
    return selected_stocks

同样需要注意数据源指标名称的相应修改。对于更细节的配置和特殊情况的处理,可以根据实际需求进行程序优化。

    ## 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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