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(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、dea上涨、大单净量排

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:选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨、大单净量排行前20只股票。

选股逻辑分析

此选股策略既关注了股票的技术面,也关注了大单资金的流入情况,可以挖掘出技术面和资金面符合要求的股票。

有何风险?

仅关注部分技术指标和资金流向可能无法全面反映股票的实际情况,选股结果可能存在一定风险。

如何优化?

应结合多个因素,如基本面、行业情况、市场走势等来进行选股,并根据不同的市场状况调整指标参数等。

最终的选股逻辑

选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨、大单净量排行前20只的股票。

同花顺指标公式代码参考

换手率:TURNOVER>=3 AND TURNOVER<=12;
DEA指标上涨:REF(MA(CLOSE,12),1)>REF(MA(CLOSE,26),1) AND MA(CLOSE,12)>MA(CLOSE,26) AND MA(CLOSE,12)-MA(CLOSE,26)>MA(MA(CLOSE,12)-MA(CLOSE,26),9);
大单净量排行前20:RANK(TWAP*VOLUME, 1) < 20;
选股:SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 大单净量排行前20, ALL);

python代码参考

def select_stocks(df):
    df = df[['code', 'turnover', 'close', 'volume']]
    df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12)]
    df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
    df['twap'] = df['close']*df['volume']/(df['volume'].cumsum())
    df = df[df['twap']*df['volume'].rank(ascending=False) < 20]
    return pd.DataFrame({'code': df['code']})
    ## 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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