问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为:在换手率3%到12%之间,选择连续七天下跌的股票,今日最低价小于昨日最低价。
选股逻辑分析
该选股逻辑旨在通过判断股票短期趋势和价值,选择处于连续下跌状态的股票,并在今日最低价小于昨日最低价的情况下进行买入。连续七天下跌的标的判断了股票的短期趋势,而判断今日最低价是否小于昨日最低价则考虑了价格是否已经过度跌落,为可能出现反弹做了准备。该选股逻辑注重了市场短期趋势的反转,追求短期交易的投资者可能更适合此种逻辑。
有何风险?
该选股逻辑忽略基本面因素,过度注重了市场的技术面。可能会忽略了公司的财务状况、盈利能力和行业风险等,而仅仅依靠股价走势来进行买卖决策。选股标准过于短期化,容易受到市场消息和交易情绪的影响。同时选股标准的过于严格,无法很好地适应市场的波动和变化。
如何优化?
该选股逻辑可以与基本面相结合,以构建全面的选股标准。可以结合市场情绪、市盈率、股息率、市净率、行业竞争情况等因素进行综合判断。同时选股标准可以相应调整,以适应不同的市场变化和情况。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%之间,选择连续七天下跌,今日最低价小于昨日最低价的股票,以及与基本面相结合判断股票的质量和价值,以构建更全面、准确的选股标准。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信选股公式:
选股条件:TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND C<=C[1] AND C<=C[2] AND C<=C[3] AND C<=C[4] AND C<=C[5] AND C<=C[6] AND C<=C[7] AND \
LOWV() < REF(LOWV(), 1)
注:C为收盘价,TURNOVERRATE为换手率,LOWV()为最低价序列,REF(LOWV(), 1)为昨日最低价。
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'] <= df['close'].shift(1)).rolling(window=7).sum().iloc[-1] == 7 and \
df['low'].iloc[-1] < df['low'].shift(1).iloc[-1]):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
同样需要注意数据源指标名称的相应调整。最终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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