问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%、股票均价站在五日均线之上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要是考虑到股票换手率、价格表现以及均价趋势三个因素，通过筛选出满足换手率和上涨表现、均价趋势良好的优良股票，提高选股的精度和成功率。
有何风险？
该选股逻辑虽然考虑了均价的趋势，但未考虑市场环境和板块情况等因素，仅以股票历史价格和趋势为依据选股，有一定的盲目性和局限性。
如何优化？
可以在换手率和上涨表现、均价趋势的基础上，同时考虑市场环境、公司基本面、行业趋势等因素，综合筛选优质股票。同时，可以根据实际情况进行参数权重的调整，并结合合理风险控制，提高选股的稳定性和可靠性。
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%、五日均线上涨并股票均价站在五日均线之上的股票。
同花顺指标公式代码参考
SET_GROUP(1);
/* 换手率3%-12% */
HSL>=3 AND HSL<=12;
/* 今日涨幅 > 1% */
XTBG=FETCH(CLOSE,TODAY,1)/FETCH(CLOSE,TODAY-1,1)-1;
XTBG>1% AND XTBG<100;
/* 五日均线上涨 */
IF(XTJX>REF(XTJX,5),1,0);
/* 股票均价站在五日均线之上 */
IF(CLOSE>MA(CLOSE,5),1,0);
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
# 登陆系统
login_result = bs.login()
# 获取所有股票列表
rs = bs.query_stock_basic()
stock_list = []
for code in rs.get_row_data():
if code[1] != '1' and code[1] != '0':
continue
if code[2] == '3' or code[2] == '6':
continue
if float(code[5]) < 50 or float(code[5]) > 100:
continue
# 计算均价和均线
k_data = bs.query_history_k_data_plus(
code[0], "date,open,high,low,close,volume",
start_date=(datetime.now()-timedelta(days=60)).strftime("%Y-%m-%d"),
end_date=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"), frequency="d", adjustflag="2")
if k_data.data is None or len(k_data.data) < 30 or k_data.error_code != '0':
continue
k_data = k_data.get_data().iloc[-6:-1]
if k_data is None or len(k_data) < 5:
continue
average_price = round(k_data['close'].mean(), 2)
jt = round(k_data['close'].iloc[-1] / average_price, 2)
# 计算换手率和涨幅
turnover_df = pd.DataFrame(k_data)
turnover_rate = round(turnover_df['turnover_rate_f'].mean(), 2)
price_increase_rate = round((turnover_df.iloc[-1]['close'] - turnover_df.iloc[-2]['close']) / turnover_df.iloc[-2]['close'] * 100, 2)
ma5 = round(turnover_df['close'].rolling(window=5).mean().iloc[-1], 2)
if ma5 > k_data['close'].iloc[-1]:
continue
# 加入筛选结果
data = []
data.append(code[0])
data.append(code[2])
data.append(turnover_rate)
data.append(price_increase_rate)
data.append(jt)
stock_list.append(data)
if len(stock_list) > 0:
df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['code', 'market', 'turnover_rate', 'price_increase_rate', 'average_price'])
df = df[df['turnover_rate'] < 12]
df = df[df['turnover_rate'] > 3]
df = df[df['price_increase_rate'] > 1]
df = df[df['jt'] > 1]
print(df)
# 登出系统
bs.logout()
## 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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