问财量化选股策略逻辑
选股逻辑:选择换手率在3%到12%之间,涨跌幅乘以超大单净量大于0,K线DIF小于20。
选股逻辑分析
该选股策略在前一个策略基础上增加了对股票的技术面分析,通过选取K线DIF小于20的标的,筛选出上涨的标的。同时,该选股策略中的指标筛选条件相对简单,容易操作。
有何风险?
该选股策略没有考虑到基本面因素和行业的因素,容易受到市场风险和行情波动的影响。且该策略选股条件比较简单,可能会选择一些潜力不足的股票。
如何优化?
可以加入与基本面和行业相关的指标,如市盈率、市净率、PEG等,来筛选潜力股。同时,也可以考虑加入其他技术指标,如RSI、MACD等,综合考虑多方面因素,提高选股的准确率。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%到12%之间,涨跌幅乘以超大单净量大于0,K线DIF小于20为选股范围。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需公式:
选股公式:
SELECT
STOCK_SYMBOL as code
FROM
(
SELECT
STOCK_SYMBOL,
(CLOSE-MA(CLOSE,5))/MA(CLOSE,5)*100 AS DIF
FROM
CandlesDay
WHERE
Cdl[strlen(Cdl)-1] = 'L'
AND
TIME = [TIME-1]
AND
Year(DATE) = YEAR(TODAY)
) AS t1
WHERE
EXISTS(
SELECT
null
FROM
CandlesDay
WHERE
code = t1.STOCK_SYMBOL
AND
TURNOVER_RATIO>=3
AND
TURNOVER_RATIO<=12
AND
Cdl[strlen(Cdl)-1] = 'L'
AND
TIME = [TIME-1]
AND
Year(DATE) = YEAR(TODAY)
AND
(CLOSE-OPEN)*(BIG)/10000>0
)
AND t1.DIF<20
ORDER BY DIF ASC
Python代码参考
以下是Python代码实现该选股策略:
import pandas as pd
from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
def select_stock(data: pd.DataFrame, n=10) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
df = df.sort_values('trade_time', ascending=True)
if (df['float_shares'].iloc[-1] / 1000000000 <= 100) and (df['close'].iloc[-1] > 5) and \
(df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].iloc[-6:-1].mean() > 3) and \
(df['turnover_rate'].iloc[-1] > 3) and (df['turnover_rate'].iloc[-1] < 12) and \
(df['pct_chg'].iloc[-1] * abs(df['buy_volume'].iloc[-1] - df['sell_volume'].iloc[-1]) / 10000 > 0) and \
((df['high'] - df['low']) * df['buy_volume'].iloc[-1] / 10000 > 0) and \
((df['close'] - df['ma5']) / df['ma5'] * 100 < 20) and \
((df['ema12'] - df['ema26']) < 0) and ((df['ema12'] - df['ema26']).iloc[-2] > 0):
s_weight = df['turnover_rate'].mean() * df['volume'].mean() / (df['close'].iloc[-1] * 10000)
selected_stocks.append((code, s_weight))
selected_stocks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_stocks = selected_stocks[:n]
return [x[0] for x in 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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