问财量化选股策略逻辑
本选股策略逻辑要求振幅大于1，10天内涨停天数大于2，且10日涨幅大于0小于35。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
本选股策略逻辑要求振幅大于1，关注前期表现好的个股，同时通过10日涨幅筛选涨势较好的标的。这种选股方式针对中短期投资需求比较适合，可以对前期涨势较好的标的加入观察，但是其缺点在于忽略了公司的基本面等因素，因此需要综合考虑。
有何风险？
以下是该选股策略可能存在的一些风险：
- 涨停次数作为选股条件可能会导致选出的股票涨跌较大，风险比较高。
- 着重关注短期涨势，可能会忽略标的的长期趋势，选股效果可能不理想。
- 纯量化选股模型缺乏人工干预，过虑机器思维局限导致选股效果不稳定。
如何优化？
对于上述存在的风险，可以对选股逻辑进行以下优化：
- 加入公司的基本面等因素，综合考虑标的的长期趋势和价值属性。
- 结合宏观经济、行业、政策等因素，通过多维度分析完善选股策略。
- 利用投研机构研究报告、财务业绩和公司公告等非量化信息对选股结果进行反复确认，提高选股的准确度。
最终的选股逻辑
综合以上优化方案，我们得到完善后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，10天内涨停天数大于等于2，10日涨幅大于0小于35的优质标的，综合考虑公司的基本面和长期趋势，筛选具有价值的标的。
- 结合宏观经济、行业、政策等因素，通过多维度分析完善选股策略。
- 利用投研机构研究报告、财务业绩和公司公告等非量化信息对选股结果进行反复确认，并进行风险控制。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信公式参考：
选择振幅大于1，10天内涨停天数大于等于2，10日涨幅大于0小于35的个股。
F1:= HHV(HIGH,20);
F2:= LLV(LOW,20);
ST: = F1-F2;
V1: = (ST-REF(ST,1))/REF(CLOSE,1)*100;
V2: = ABS(V1);
C1: = COUNT((HIGH= REF(HIGH,1)),10)>0 AND COUNT((HIGH= REF(HIGH,1)),10)<=2;
C2: = V2>1;
C3: = V2<2;
C4: = (CLOSE-REF(CLOSE,10))/REF(CLOSE,10)*100<35 AND (CLOSE-REF(CLOSE,10))/REF(CLOSE,10)*100>0;
SELECTED: =C1 AND C2 AND C3 AND C4;
Python代码参考
以下是Python代码参考:
import tushare as ts
def stock_selection():
rs_basic_info = ts.get_stock_basics()
selected_code = []
for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['market'] == '上证A')|(rs_basic_info['market'] == '深证A')].index:
rs = ts.get_k_data(code, start='2020-01-01', end='2021-01-01', index=True, ktype='D')
if rs is None or len(rs) < 50:
continue
condition1 = rs['high'] - rs['low'] > rs['close'].shift(1)*0.01
condition2 = rs['close'].rolling(window=10, min_periods=1).apply(lambda x: len(x[x>x.shift(1)*1.1]), raw=True) >= 2
condition3 = (rs['close'] - rs['close'].shift(10))/rs['close'].shift(10)*100 < 35
condition4 = (rs['close'] - rs['close'].shift(10))/rs['close'].shift(10)*100 > 0
if sum([condition1, condition2, condition3, condition4]) != 4:
continue
selected_code.append(code)
return selected_code
注：以上代码仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。需要安装tushare库。
## 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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