(iwencai量化)底部抬高_、(昨日换手率_(今日竞价成交量除昨日成交量))_0

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

  • 选取昨日换手率大于0.5的股票
  • 选取今日竞价成交量大于昨日成交量的股票
  • 选取底部抬高的股票

选股逻辑分析

  • 该策略选取昨日换手率大于0.5的股票,说明该股票昨日有较多的交易活跃度,表明市场对该股票的关注度较高。
  • 该策略选取今日竞价成交量大于昨日成交量的股票,说明该股票今日的交易活跃度较高,表明市场对该股票的预期较好。
  • 该策略选取底部抬高的股票,说明该股票的价格在近期有上涨的趋势,表明市场对该股票的预期较好。

有何风险?

  • 该策略选取昨日换手率大于0.5的股票,可能会导致选出的股票过于活跃,从而增加交易风险。
  • 该策略选取今日竞价成交量大于昨日成交量的股票,可能会导致选出的股票过于活跃,从而增加交易风险。
  • 该策略选取底部抬高的股票,可能会导致选出的股票价格波动较大,从而增加交易风险。

如何优化?

  • 可以考虑加入其他因素,如市盈率、市净率等,以更全面地评估股票的价值和风险。
  • 可以考虑加入技术分析指标,如均线、MACD等,以更准确地判断股票的趋势和买卖时机。

最终的选股逻辑

  • 选取昨日换手率大于0.5的股票
  • 选取今日竞价成交量大于昨日成交量的股票
  • 选取底部抬高的股票
  • 选取市盈率小于20的股票
  • 选取市净率小于2的股票
  • 选取均线多头排列的股票
  • 选取MACD金叉的股票

python代码参考

import tushare as ts

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股的股票代码
stock_codes = pro.stock_codes()

# 选择需要分析的股票
stock_code = '600036'

# 获取该股票的历史行情数据
df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')

# 计算昨日换手率
df['

    ## 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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