(iwencai量化策略)按今日竞价金额排序前5_、集中度70_20%、振幅大于1

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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%,按今日竞价金额排序前5。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、市场竞争度和竞价金额等方面来筛选个股。振幅大于1表明该股票存在较大波动空间,集中度70<20%说明市场竞争度相对较低,而按照今日竞价金额排序前5则表明该股票投资价值较高。

有何风险?

该选股策略主要风险如下:

  1. 振幅过大可能会带来较大的交易风险;
  2. 针对市场集中度70<20%的股票投资可能会导致过度集中的持仓风险;
  3. 竞价金额过大可能会影响投资判断,需谨慎分析;
  4. 策略波动性风险较大,适合短期操作而不是长期投资。

如何优化?

为缓解以上风险,可以考虑以下优化措施:

  1. 引入更多指标进行选股,将基本面因素和技术分析结合以提高选股成功率;
  2. 结合行业状况和市场环境进行调整,更好地把握市场机会;
  3. 合理选择竞价金额的范围以减少过度依赖;
  4. 深入研究股票流通性的其他指标以提高选股质量;
  5. 合理设置止损和止盈,降低交易风险;
  6. 采用长期价值投资理念,注重基本面分析和技术分析。

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;
  • 选择按照竞价金额排序前5的股票;
  • 选股前进行风险评估和估值分析;
  • 结合行业状况和市场环境进行调整;
  • 合理设置止损和止盈,降低交易风险;
  • 采用长期价值投资理念,注重基本面分析和技术分析。

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 
    /*选择按照竞价金额排序前5的股票 */
    TRADEADDTOVOL(1)/TOTALVOL(1)*CLOSE > TRADEADDTOVOL(2)/TOTALVOL(2)*CLOSE AND 
    TRADEADDTOVOL(1)/TOTALVOL(1)*CLOSE > TRADEADDTOVOL(3)/TOTALVOL(3)*CLOSE AND 
    TRADEADDTOVOL(1)/TOTALVOL(1)*CLOSE > TRADEADDTOVOL(4)/TOTALVOL(4)*CLOSE AND 
    TRADEADDTOVOL(1)/TOTALVOL(1)*CLOSE > TRADEADDTOVOL(5)/TOTALVOL(5)*CLOSE
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]
    junjia_add_jine = stock_info['amount'] / stock_info['volume']

    # 判断股票是否符合条件
    if (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] >= 0.01 and 0.5 <= (stock_info['circulating_share']*stock_info['price']) / (stock_info['totals']*100000000) <= 1 and junjia_add_jine > 0 and code in ts.top_list(date='')[:5]['code'].tolist():
        # 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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