(supermind策略)换手率3%-12%、60开头的股票、收盘价大于昨日的最低价_

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

该选股策略选股逻辑为:在换手率为3%-12%,股票代码以60开头的股票中,选取收盘价大于昨日的最低价的个股。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要基于日内交易策略,选取当日收盘价高于昨日最低价的股票,即筛选出短期内出现了一定涨势的标的。适用于短期的高风险投资,可以在上涨行情中带来较高收益。

有何风险?

该选股策略的风险在于忽略了标的的盈利能力、估值和长期趋势等,可能存在在当市场转折时失去控制的风险,同时由于该策略选股周期短,存在较大的收益波动性。

如何优化?

优化策略可以综合加入多个指标,比如RSI、布林带等技术指标,以及市盈率、市净率等基本面因素,构建综合选股逻辑,既能适应市场行情的变化,又能够挖掘出盈利稳健、估值合理的标的,提高选股效率。

最终的选股逻辑

在换手率为3%-12%,股票代码以60开头的股票中,筛选出当日收盘价高于昨日的最低价的标的,综合考虑技术面指标、基本面指标等构建选股逻辑。

同花顺指标公式代码参考

选股公式:选取60开头的股票,当日收盘价大于昨日最低价。

Python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts

token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)

def get_stock_list(pro):
    #获取股票列表
    stock_info = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,market,fullname,enname')
    stock_info = stock_info[stock_info['ts_code'].str.startswith('60')] #筛选出股票代码以60开头的股票
    return stock_info

def get_good_stocks(stock_list, api):
    #获取当日收盘价高于昨日的最低价的个股
    good_list = []
    for stock_code in stock_list['ts_code'].tolist():
        data = pro.daily(ts_code=stock_code)
        if not data.empty:
            if data.iloc[-1]['close'] > data.iloc[-2]['low']:
                good_list.append(stock_code)
    return good_list

#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)

#获取当日收盘价高于昨日的最低价的个股
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)

#输出结果
print("当日收盘价高于昨日的最低价的股票:")
print(good_stocks)
    ## 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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