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、底部抬高。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股票价格波动、规模和技术指标底部抬高，能够初步筛选出价格波动适中、规模适中且短期内形成底部构筑的股票。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 底部抬高指标需要根据市场环境调整，不同市场环境下可能会出现造成错误信号的情况；
- 该选股逻辑只考虑了最近时期的底部抬高情况，无法对中长期趋势做出判断。
如何优化？
为了缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：
- 结合其它技术指标，如MACD、RSI等，提高选股的准确性和稳定性；
- 适当放宽底部抬高限制，增加可选股票数量，但需注意过度松散可能带来的风险。
最终的选股逻辑
在综合考虑风险和优化措施后，我们得出了如下完善版的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- 底部抬高。
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 AND
/* 规模2亿以上 */
mkt_cap > 2e8 AND
/* 底部抬高 */
low>REF(low,1) AND
low>REF(low,2) AND
low>REF(low,3)
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技术指标数据
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
kline = ts.get_k_data(code).iloc[-7:] # 最近七天K线数据
# 判断选股条件
if (1 <= (kline['high'] / kline['low'] - 1).mean() * 100 <= 100) \
and (stock_info['totalAssets'] > 2e8) \
and (kline['close'].values[-1] > kline['low'].values[:-1].min()) \
and (kline['low'].values[-1] > kline['low'].values[:-1].max()):
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
