问财量化选股策略逻辑
该选股策略共包含三个条件：
- 振幅大于1
- 今日最低价小于昨日最低价
- 换手率3%-12%
选股逻辑分析
该选股策略以振幅、价格和换手率作为筛选条件，认为股价波动大、回落趋势明显且短期内投资者关注度较高的股票具有一定投资价值。
有何风险？
该选股策略可能存在盲目跟风和踩雷的风险，存在忽略股票基本面和未来发展前景的风险。同时，短期内的涨跌波动可能是市场短期行为的结果，而非长期价值的体现。
如何优化？
可以结合其他技术指标和基本面进行综合分析，在选股时更加全面地考虑市场风险和个股基本面。同时，应该考虑股票的长期潜力和安全边际，而非过分追求短期波动和换手率。
最终的选股逻辑
经过优化和改进，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，市场对波动较大的股票更感兴趣。
- 今日最低价小于昨日最低价，表明股价回落趋势已经明显。
- 换手率3%-12%，表明股票市场关注度较高。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略涉及到振幅、价格和换手率指标，通达信指标公式代码如下：
AVG((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1),20)>1 && //振幅大于1
LOW<REF(LOW,1) && //今日最低价小于昨日最低价
VOL>=3*REF(MA(VOL,5),1) && VOL<=12*REF(MA(VOL,5),1) //换手率3%-12%
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
df = ts.get_today_all()
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['pre_close']
df['turnover'] = df['vol'] / (df['circulating_a']/10000)
condition1 = df['amplitude'] > 1
condition2 = df['low'] < df['low'].shift(1)
condition3 = (df['turnover'] >= 3 * df['turnover'].rolling(5).mean()) & (df['turnover'] <= 12 * df['turnover'].rolling(5).mean())
result = df[condition1 & condition2 & condition3]
## 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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