(iwencai量化)非ST(10点之前选股票)五部涨停战法_、集中度70_20%、振幅大

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ST,五部涨停战法(10点之前选股票)。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

该选股策略主要从价格波动、市场竞争度、基本面和技术面等方面进行筛选。振幅大意味着价格波动较大,大单净量则表示资金流入方向与力度,集中度则为市场,行业竞争的宏观指标。非ST为剔除ST股票,避免公司经营风险。五部涨停战法则是一种投机行为,通过挖掘个股成交量、流通市值等指标,预测股票短期上涨趋势。综合这些指标,协同选股能较为准确的判断股市趋势,帮助我们选择个股。

有何风险?

该选股策略主要风险如下:

  1. 因为五部涨停战法过于盲目,容易导致错失市场机会、出现操作失误;
  2. 振幅和集中度过于阈值范围过于严格,可能会忽略一些未被发现的优质标的;
  3. 选股过程中过于注重技术指标,可能忽略个股的基本面;
  4. 交易风险较高,需谨慎操盘操作。

如何优化?

为缓解以上风险,可以考虑以下优化措施:

  1. 减少对于五部涨停战法的依赖,适当强调股票基本面指标的分析和判断;
  2. 适当扩宽振幅和集中度的阈值范围以扩大搜索范围;
  3. 引入更多指标,如基本面因素和资金趋势线;
  4. 深入研究大单净量指标,结合其他指标综合考虑;
  5. 合理设置止损、止盈和持仓比例以降低风险;
  6. 结合行业状况和市场环境进行调整;
  7. 加大对个股基本面的关注,降低操作风险。

最终的选股逻辑

经过优化后,我们得到以下完善版的选股逻辑:

  • 振幅选择在1%-10%之间;
  • 市场集中度在50%-100%之间;
  • 除去ST个股;
  • 集中关注个股的基本面和流动性;
  • 结合市场风险和个股基本面进行选股;
  • 合理设置止损、止盈和持仓比例以降低风险;
  • 结合行业状况和市场环境进行调整;
  • 对五部涨停战法进行合理分析,结合其他指标进行判断。

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 
    /*振幅选择在1%-10%之间*/
    (HIGH/LOW - 1) >= 0.01 AND (HIGH/LOW - 1) <= 0.1 AND 
    /*市场集中度在50%-100%之间*/
    (CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE >= 0.5 AND CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE <= 1) AND 
    /*除ST个股*/
    NAME NOT LIKE '%*ST%' AND NAME NOT LIKE '%ST%' AND 
    /*十点之前选股票*/
    TRADETIME > '09:30' AND TRADETIME < '10:00'
ORDER BY TRADEADDTOVOL(1) DESC

python代码参考

以下是选股策略的 Python 代码示例:

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、技术指标等数据
    stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]

    # 判断股票是否符合条件
    if 0.01 <= (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] <= 0.1 and 0.5 <= (stock_info['circulating_share']*stock_info['price']) / (stock_info['totals']*100000000) <= 1 and 'ST' not in stock_info['name'] and 'st' not in stock_info['name'] and '09:30' < stock_info['timeToMarket'] < '10:00':
        # 判断股票是否符合要求
        return True

    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和历史价格信息、技术指标等基础数据,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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