问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为:振幅大于1,竞价时涨跌幅买入大单,特大单共计买入量大于0.7千万,10天内涨停天数大于2的股票。该选股策略综合考虑了技术面和市场环境等多方面因素,通过过滤掉不合格的股票,选择出具有一定投资价值的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了振幅、竞价时涨跌幅等技术面指标,以及特大单共计买入量和涨停板等市场面指标。10天内涨停天数大于2可以视为一种短期趋势的背书,有一定的投资价值。同时,该选股逻辑增加了技术面指标和市场面指标的结合,尽可能地减少了因为单一投资指标存在的客观性和不确定性。
有何风险?
该选股策略主要存在以下风险:
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股票市场波动性较大,短期涨跌幅可能存在一定的不确定性,存在投资风险。
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依赖技术面指标,可能会出现过度拟合的情况,导致选股结果不可靠。
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选股周期较短,可能出现选股策略失效的情况,因此需要及时调整、获取最新数据。
如何优化?
为了优化该选股策略,可以考虑以下措施:
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加入更多的基本面指标,如市净率、市盈率、净资产收益率等,以补充技术面指标的不足。
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优化技术指标的选取和权重分配,避免过度拟合的情况。
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考虑选股周期的控制,尽可能降低选股策略失效的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为:振幅大于1,竞价时涨跌幅买入大单,特大单共计买入量大于0.7千万,10天内涨停天数大于2的股票。该选股策略通过加入技术面指标和市场面指标,尽可能充分考虑了多方面因素,尽可能减小投资风险。
同花顺指标公式代码参考
A > 1 AND ABS(B1 / B2 - 1) > 0.03 AND ABS(C4) > 7000000 AND REF(X, 0) <= 1 AND SUM(X >= 1, 10) >= 2, 1
其中,A表示振幅,B1/B2表示竞价时涨跌幅,C4表示特大单共计买入量,REF(X, 0)表示当日是否涨停,SUM(X >= 1, 10)表示10日内涨停天数,其他参数参考前述选股逻辑和分析。
python代码参考
from gm.api import *
set_token("your_token_here")
symbol = "SZSE.000001" # 股票代码
start_date = "2018-01-01" # 回测开始日期
end_date = "2022-01-01" # 回测结束日期
# 获取历史股票信息
stocks = get_history_instruments(type=InstrumentType.Stock, market=Market.SZSE, max_count=10000)
# 获取股票历史信息,包括分红信息
bars = history(symbol=symbol, frequency="1d", start_time=start_date, end_time=end_date, fields="close, Depth, financial, institution, amount, dividend, listing_date, limit_up_down", df=True)
# 计算涨停板
bars['limit_up'] = (bars['close'].shift(-1) / bars['close'] - 1 >= 0.095).astype(int)
# 判断是否符合条件
selected = (abs(high() / low() - 1) > 0.01) & (abs(bid_volume1() / ask_volume1() - 1) > 0.03) & (abs(total_bought_large_orders()) > 70000000) & (bars['limit_up'].rolling(10).sum() >= 2)
# 选出符合条件的股票
selected_bars = bars.loc[selected]
# 打印选中的股票代码
print(selected_bars.index.values)
其中,其他变量含义同前述的选股逻辑和分析。
## 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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