(同花顺量化)非科创_、集中度70_20%、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、集中度70<20%、非科创。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价格波动和市场集中度,并限制股票非科创板。振幅大于1可以选出价格波动较大的股票,集中度的限制可以剔除掉市场分散度过高的股票,非科创板的限制可以区分出不同类型的市场。

有何风险?

该选股策略主要风险如下:

  1. 仅考虑价格波动和市场集中度可能忽略了公司本身的财务情况,排除了可能有潜力的科创板股票。
  2. 非科创板的限制可能过于死板,一些具有科技创新能力但不在科创板上市的股票可能被排除。
  3. 市场短期波动可能导致部分符合条件的股票失去符合选股条件。

如何优化?

为了缓解以上风险,可以考虑以下优化措施:

  1. 在考虑价格波动和市场集中度的同时,引入公司财务情况等长期指标,综合考虑股票的潜在价值和风险。同时也可以考虑将科创板的指标作为一项指标加入筛选条件中。
  2. 对于非科创板的限制,可以引入其他的创新企业评价体系,或者根据不同板块的需求进行调整。
  3. 可以采用多周期、多指标的综合分析方法,减少市场波动的影响。

最终的选股逻辑

经过优化后,我们得出了以下完善版的选股逻辑:

  • 振幅选择在2%至10%之间;
  • 市场集中度在30%到80%之间;
  • 股票非科创板;
  • 结合公司财务情况及其他指标进行筛选;
  • 结合不同板块需求进行调整;
  • 采用多周期、多指标的综合分析方法。

注:以上选股逻辑仅供参考,具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。

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
    /* 振幅选择2%-10%之间 */
    (high/low-1)>=0.02 AND (high/low-1)<=0.1 AND
    /* 市场集中度在30%到80%之间 */
    ((circ_mv/total_mv>=0.3 AND circ_mv/total_mv<=0.8) OR (float_share/total_mv>=0.3 AND float_share/total_mv<=0.8)) AND
    /* 股票非科创板 */
    some_non_kcb_conditions AND
    /* 结合公司财务情况及其他指标进行筛选 */
    (some_other_conditions) AND
    /* 结合不同板块需求进行调整 */
    (some_industry_conditions)
ORDER BY amount DESC

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
    stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]

    # 判断股票是否符合条件
    if (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] >= 0.02 and 0.3 <= (stock_info['circulating_share']*stock_info['price']) / stock_info['totals'] <= 0.8 and some_non_kcb_conditions:
        # 结合公司财务情况及其他指标进行筛选
        some_other_conditions = True if (some_conditions) else False

        # 结合不同板块需求进行调整
        some_other_conditions = some_other_conditions and (some_industry_conditions)

        # 采用多周期、多指标的综合分析方法
        some_other_conditions = some_other_conditions and (some_other_analysis)

        # 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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