问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率在3%-12%之间，连续三天收阴线并且近期形成圆弧形走势的股票中选取。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了换手率、股价走势和成交量等多个因素，选取了低位震荡区间中，近期股价走势形成圆弧形轨迹的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能会忽略了公司的基本面情况，例如财务数据等，可能会导致选股结果不准确。另外，选股逻辑中的圆弧形指标具有一定主观性，存在一定的风险。
如何优化？
可以加入更多的指标，例如市盈率、市净率、净资产收益率等，以综合考虑多个因素的影响，以提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
选取换手率在3%-12%之间，连续三天收阴线并且形成圆弧形轨迹的股票。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
SET_SYMBOL_POINT("SZ");
SET_BARS_PER_LINE(10);
SELECT_TIME_RANGE(ALL);
/* 选取换手率在3%-12%之间的股票 */
CONDITION1 = (HSL>=3 AND HSL<=12) AND EXISTS(FILTER_BOOL(MA(C,5) < MA(C,10),3));
/* 选取连续三天收阴线的股票 */
CONDITION2 = MA(C,3)<REF(MA(C,3),1) AND REF(MA(C,3),1)<REF(MA(C,3),2) AND C>OPEN;
/* 选取近期形成圆弧形走势的股票 */
CONDITION3 = C<=MA(C,5);
CONDITION4 = C<=LLV(C,20)+0.1*(HHV(C,20)-LLV(C,20));
CONDITION5 = C<=LLV(C,40)+0.05*(HHV(C,40)-LLV(C,40));
LAST_CONDITION = CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3 AND CONDITION4 AND CONDITION5;
CODE_LIST = SORT_BY_HOT(CODE_LIST, 0, 10, LAST_CONDITION);
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
import datetime
import numpy as np
## 定义判断圆弧形走势的函数
def circle_trend(close_hist, N):
S = np.zeros(N)
Q = np.zeros(N)
for i in range(N):
S[i] = sum(close_hist[i+1:i+1+N])/(N+1)
Q[i] = (close_hist[i]-S[i])**2
q_numerator = np.sum(Q)
q_denominator = ((close_hist[N:]-S[:-1])**2).sum()
if q_denominator == 0:
return False
else:
q = q_numerator/q_denominator
if q < 1.5:
return True
else:
return False
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 ####
rs = bs.query_stock_basic(market="sz", stock_type="1")
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
rs_capital = bs.query_stock_basic(stock_code)
## 满足换手率、连续三天阴线、近期形成圆弧形走势的股票
if rs_capital.error_code == '0' and float(rs_capital.get_row_data()[2])>=3 and float(rs_capital.get_row_data()[2])<=12:
k_data = bs.query_history_k_data(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount",
start_date=(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=60)).strftime("%Y-%m-%d"),
end_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"),
frequency="d", adjustflag="2")
if k_data.error_code == '0':
close_hist = list(map(float, k_data.get_column("close")))
if len(close_hist)>=3 and circle_trend(close_hist, 5) and close_hist[-1]<close_hist[-2] and close_hist[-2]<close_hist[-3]:
stock_list.append(stock_code)
df = pd.DataFrame(stock_list)
df_rank = df.sort_values(by="capital", ascending=False)
print(df_rank)
#### 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
