(iwencai量化)反包_、剔除昨日涨停、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,剔除昨日涨停,反包。该选股策略的目的是寻找市场变化较为强烈,且存在反转趋势的股票,以进行投资。

选股逻辑分析

该选股策略主要在振幅大于1和剔除昨日涨停的基础上,加入了反包的策略,旨在找出市场变化较为强烈,经过一定程度的反转后具有可投资价值的股票。

有何风险?

该选股逻辑可能存在以下风险:

  1. 反转趋势可能并非是持续的趋势,在过早或过晚入场时可能会出现亏损。

  2. 该选股策略没有考虑基本面因素,可能会忽略一些股票的投资价值。

如何优化?

以下是对该选股策略的优化建议:

  1. 可以结合其他指标,如RSI、MA等技术指标,来更全面地评估股票的投资价值。

  2. 在筛选反包股票时,可以适当地结合成交量指标进行综合筛选。

最终的选股逻辑

选股策略为:振幅大于1,剔除昨日涨停,反包。在此基础上,可以结合RSI、MA等技术指标和成交量指标进行综合筛选,以更全面地评估股票的投资价值。

同花顺指标公式代码参考

通达信指标公式:

((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1) > 0.01) AND (CLOSE/REF(CLOSE,1)-1) < 0.1 AND SMA(CLOSE,5)>SMA(CLOSE,10) AND (REF(CLOSE,1)-CLOSE)/REF(CLOSE,1)>0.05 AND (OPEN-REF(OPEN,1))/(CLOSE-OPEN)<0.6 AND (HIGH-OPEN)/(CLOSE-OPEN)>1.5

Python代码参考

from gm.api import *

set_token('your_token_here')

start_date = '2021-01-01'
end_date = '2022-01-01'

symbols_selected = []
for symbol in symbols:
    # 获取股票历史K线数据
    df = history(symbol=symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date, fields='open,close,high,low')

    # 计算技术指标 SMA、RSI 等
    sma5 = TA.SMA(df, timeperiod=5)['SMA'].iloc[-1]
    sma10 = TA.SMA(df, timeperiod=10)['SMA'].iloc[-1]
    rsi = TA.RSI(df, timeperiod=14).iloc[-1]

    # 过滤出符合条件的股票,并缩短name字段
    if ((df['high'].iloc[-1] - df['low'].iloc[-1]) / df['close'].iloc[-1] > 0.01) and (
            df['limit'].iloc[-1] == False) and (sma5 > sma10) and (
            (df['close'].iloc[-2] - df['close'].iloc[-1]) / df['close'].iloc[-2] > 0.05) and (
            (df['open'].iloc[-1] - df['open'].iloc[-2]) / (df['close'].iloc[-1] - df['open'].iloc[-1]) < 0.6) and (
            (df['high'].iloc[-1] - df['open'].iloc[-1]) / (df['close'].iloc[-1] - df['open'].iloc[-1]) > 1.5) and (
            rsi < 70):
        symbol_name = symbol_info(symbol).symbol_name.split(' ')[0]
        symbols_selected.append((symbol, symbol_name))

# 根据选股结果进行交易
for symbol, name in symbols_selected[:10]:
    order_target_percent(symbol=symbol.replace('XSHE', 'SZSE'), percent=0.1, side=OrderSide_Buy,
                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)

以上代码为选股逻辑为:振幅大于1,剔除昨日涨停,反包的完整代码。同时加入了SMA、RSI等技术指标和其他细节处理逻辑的考虑,以更全面的视角来综合研究股票的投资价值。如果需要排除其他条件,可在代码中进行修改。

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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