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(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、七连阴、2021年

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%的范围内,选择2021年内连续七天下跌的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑通过关注股票的换手率和价格走势等因素,选择在2021年内连续七天下跌的股票作为投资标的,挖掘出它们未来可能有的反弹机会。

有何风险?

该选股逻辑存在着过度拟合的风险,如果股票被不合理地选中,可能存在较大的风险,需要仔细考虑,并且进行严格的风险控制。同时,选股策略中只关注了股票是否下跌,而对于基本面的考虑比较少,也存在短期内不利于市场变化的风险。

如何优化?

可以在选股逻辑中加入其他技术指标,如均线、MACD等,或者作为进一步筛选标准,添加市值、净利润、财务成长性等基本面指标,以提高投资标的的精确度和可靠性。同时可以尝试加入更多时间窗口来检验历史表现。

最终的选股逻辑

选择在换手率3%-12%的范围内,2021年内连续七天下跌的股票作为投资标的。在基本面上,可以考虑添加市值、净利润、财务成长性等指标作为进一步筛选标准。

同花顺指标公式代码参考

以下是通达信选股公式:

选股公式:
选股条件:TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND SUM(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 1, 0), 7) = 7 AND YEAR(DATE) = 2021

注:CLOSE为收盘价,TURNOVERRATE为换手率,SUM(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 1, 0), 7)为计算连续七天下跌的指标。该选股公式选择了在2021年内连续七天下跌的股票,符合条件的股票将被筛选出来。

python代码参考

import pandas as pd

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.index.year == 2021).all()):
            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。最终的选股策略可以根据实际情况和市场变化进行微调和调整。

    ## 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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