问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1
- 今日最低价小于昨日最低价
- 10天内涨停天数大于2
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了短期的市场路径，振幅大于1和今日最低价小于昨日最低价表明股票可能面临短期下跌后的反弹机会；10天内涨停天数大于2则表明股票存在一定的市场关注度和价格上涨的可能性。
有何风险？
该选股策略存在一定的风险，因为涨停次数、涨幅度等表面的市场关注度并不代表实际的市场价值和公司基本面的表现。另外，短期涨跌幅的波动可能会对投资者的情绪和判断造成一定的干扰，容易导致重大的投资失误。
如何优化？
该选股策略应加入基本面因素的考虑，如加入毛利率、净利率、ROA、PE、PEG、市净率等指标。同时，应该对市场路径和价格趋势进行深入的分析和研究，避免盲目跟风和混淆表面和本质的关系。
最终的选股逻辑
基于以上分析，完善后的选股逻辑为：
- 振幅大于1，市场对波动剧烈的股票更感兴趣；
- 今日最低价小于昨日最低价，表明股票下跌趋势已经明显；
- 10天内涨停天数大于2，表明股票存在一定市场关注度和价格上涨的可能性；
- 基本面指标应根据个人需求进行选择和比较。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1：amplitude > 1
- 今日最低价小于昨日最低价：low < ref(low, 1)
- 10天内涨停天数大于2：(count(C >= 1.099*O, 10) > 2)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
bars = ts.get_hist_data(code)
if bars is not None and len(bars) > 10:
is_not_limit_up = not ts.is_n_day_limit_up(code, 2, 1)
is_amplitude_large = bars['high'][-1]/bars['low'][-1] > 1.01
is_today_lowest = bars['low'][-1] < bars['low'][-2]
is_rise_more_than_109 = ts.is_rise_more_than_109(code, 10)
if is_not_limit_up and is_amplitude_large and is_today_lowest and is_rise_more_than_109:
# 其他基本面指标
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars['close'][-1], 'rise_days': ts.count_rise_more_than_109(code, 10)}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['rise_days'], ascending=[False])
## 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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