(同花顺量化)2021年_、流通市值大于100亿元、振幅大于1

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-31 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:振幅大于1、流通市值大于100亿元、2021年内有涨停的个股。该选股策略旨在寻找波动性较大、市值较高、近期有一定涨势的个股作为投资标的。

选股逻辑分析

该选股逻辑结合了市值和历史价格走势两个方面的因素,考虑了个股流通市值和短期内的价格涨势。其中,振幅是价格波动的重要指标,大于1的振幅代表着波动性较高,市场风险较大。历史涨停则反映出股票市场对该股票的认可程度和价格上涨的趋势。同时,筛选标准在时间上做出了细化,目的是进一步缩小可能的漏选范围。

有何风险?

该选股逻辑存在以下风险:一是过度关注短期市场热点,忽略了企业基本面和长期发展潜力;二是历史涨停对于股票未来涨跌并没有明显的预测能力,因此选股结果可能不准确。因此,在实际应用中,应该将短期热点和个股基本面兼顾,以求得更加全面准确的选股结果。另外,2021年内的涨幅筛选标准可能会存在过度依赖历史数据和忽略市场最新变化的问题。

如何优化?

为优化该选股逻辑,可以适当引入更全面、可信的基本面指标,如财务数据、行业排名等,综合考虑多个角度因素。此外,可以结合历史数据对涨停股票进行更加深入的研究,挖掘出更有预测性的特征。同时,应该注意参数调整,思考更加合理的振幅和涨停标准。在时间上,可以逐步扩大选股范围来促进更全面的搜寻。

最终的选股逻辑

选股逻辑为:振幅大于1、流通市值大于100亿元、2021年内有涨停的个股。该选股策略旨在从市值大、波动性较高、具有预期价值的股票中筛选出优质投资标的,同时应该注重个股基本面,进行风险控制和资产分配。

同花顺指标公式代码参考

CIRC_MARKET_CAP>=100 AND Ref(HIGH/LOW, 1)>1 AND YEAR(TRADING_DATE)=2021 AND COUNT(REF(CLOSE/MIN(MAX(CLOSE,REF(CLOSE,1)), MAX(REF(CLOSE,1),REF(CLOSE,2))),1)>=1,25)=1 

其中,CIRC_MARKET_CAP表示流通市值,Ref(HIGH/LOW, 1)表示昨日的振幅,YEAR(TRADING_DATE)=2021表示符合今年内的选股标准,COUNT(REF(CLOSE/MIN(MAX(CLOSE,REF(CLOSE,1)), MAX(REF(CLOSE,1),REF(CLOSE,2))),1)>=1,25)表示前25天内有一次价格涨停。未来可以根据实际情况对选股因素进行进一步优化。

Python代码参考

import tushare as ts

def get_selected_stocks():
    pro = ts.pro_api()

    selected_stocks = []
    for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,circ_mv').ts_code:
        stock_data = pro.query('stock_basic', ts_code=ts_code)
        if stock_data.iloc[0]['circulating_market_cap'] < 100:
            continue

        # 判断振幅和年份是否符合条件
        daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date='', fields='trade_date, open, high, low, close, volume, pct_chg')
        if len(daily_data) == 0:
            continue
        amplitude = max(daily_data['close'] / daily_data['pre_close'] - 1, daily_data['pre_close'] / daily_data['close'] - 1)
        if amplitude <= 1:
            continue

        # 判断前25日内是否有涨停
        limit_data = pro.stk_limit(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date='')
        if len(limit_data) == 0:
            continue
        if len(limit_data[limit_data['up_limit'] > 0].tail(25)) == 0:
            continue

        selected_stocks.append(ts_code)

    return selected_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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