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(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、今日上涨>1主板、近2

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:选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板市场、近25个交易日中至少有一天涨幅大于等于10%。

选股逻辑分析

该选股逻辑将短期涨幅作为一个重要的选股指标,考虑到有单日涨幅大于等于10%的股票可能存在较强的上涨动力,同时结合换手率和涨幅等基本面指标,选择强势股票。

有何风险?

该选股逻辑在选股时重点考虑股票的短期强势,忽略了较长时间内的业绩和基本面数据等重要指标,而且短期涨幅的选择过于主观,可能导致选股偏差和过度交易的风险。

如何优化?

可以在选股逻辑中考虑引入更多的技术分析指标、基本面分析指标和行业分析指标等,全面考虑股票的市场表现和业绩状况,同时结合资金管理等投资策略,减少过度交易和减少风险。

最终的选股逻辑

选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、属于主板市场、近25个交易日中至少有一天涨幅大于等于10%的股票。

同花顺指标公式代码参考

C1:=TRADESTATUS=0; // 交易正常
C2:=ST:STOPEXIST=0; // 没有涨停
C3:=HS300; // 沪深300指数
C4:=MAX(AMOUNT/100000000, 25)[1] AND C5;
SELECTED:=(C1 AND C2 AND C3 AND C4);

// 显示筛选结果
DRAWTEXT(CAPITAL, '市值', HIGH, CHART=CHAN, COLORBLUE);

python代码参考

import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List

def select_stock(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
    """
    data: 股票历史行情数据,需包含价格、换手率、涨跌幅、涨停情况等数据
    return: 选出的股票代码列表
    """
    selected_stocks = []
    for code, df in data.groupby(level=0):
        df = df.sort_values('trade_date', ascending=True)
        if ('SH' in code) and ('ST' not in code) and \
           (df['turnover_rate'].between(3, 12, inclusive=True).iloc[-1]) and (df['pct_chg'].iloc[-1] > 1) and \
           (df['pct_chg'].rolling(25).max().iloc[-1] >= 10):
            selected_stocks.append(code)
    return selected_stocks

其中 data 数据需包含的列为:ts_code(股票代码)、trade_date(交易日期)、turnover_rate(换手率)、pct_chg(涨跌幅)等参考股票信息的指标数据。

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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