问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、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
该选股逻辑主要考虑了振幅、规模和短期涨幅这三个因素。振幅可以反映股票价格波动的幅度，规模可以反映公司的市场竞争力和业务规模，而短期涨幅可以反映股票的短期走势。这三个因素的结合可以较全面地反映股票的风险和收益。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 短期涨幅作为单一因素，可能会忽略股票基本面和市场定价的手段；
- 选股逻辑缺乏更多的筛选条件，可能过于广泛选择多种类型的个股，导致最终结果零散、不够聚焦；
- 因为选择的因子重量较多，可能会导致矛盾集中、筛选细则复杂等问题。
如何优化？
为了缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：
- 短期涨幅作为单一因素的选股策略，可以继承其载体，将基本面和市场定价纳入筛选范围；
- 可以按照不同筛选条件的优先级进行分组，减少筛选细则冲突和复杂度；
- 可以加入更多的变量进行选股，如相对强弱指标、市盈率等指标。
最终的选股逻辑
在综合考虑风险和优化措施后，我们得出了如下缩小版的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- 10日涨幅大于0小于35；
- 市盈率小于50且大于0。
基于该选股逻辑的股票筛选，应结合实际需求和风险承受能力进行具体操作。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
select (
/* 振幅大于1 */
high/low-1>=0.01,
/* 规模2亿以上 */
mkt_cap > 2e8,
/* 10日涨幅大于0小于35 */
((close-lag(close, 10))/lag(close, 10)*100 > 0)
and ((close-lag(close, 10))/lag(close, 10)*100 < 35),
/* 市盈率小于50大于0 */
pe > 0 and pe < 50
) order by code asc
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票基本信息和K线数据
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
k_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20210101', end_date='20211201', adj=None)
# 判断选股条件
if (1 <= (k_data.iloc[-1]['high'] / k_data.iloc[-1]['low'] - 1) * 100 <= 100) \
and (stock_info['totalAssets'] > 2e8) \
and (0 <= (k_data.iloc[-1]['close'] - k_data.iloc[-11]['close']) / k_data.iloc[-11]['close'] * 100 <= 35) \
and (0 < stock_info['pe'] < 50):
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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