问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、按个股热度从大到小排序、换手率2%到9%之间。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表示该股票市场交易活跃度较高；
- 按照个股热度从大到小排序：表示选股的股票具有一定的市场认可度和投资价值，存在较高的投资机会；
- 换手率在2%到9%之间：表示该股票处于合适的市场交易活跃度，符合中长期投资价值的需求。
综合以上条件，可以选择符合条件的股票具有较高的投资价值和中长期收益潜力。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 换手率的要求范围较窄，可能存在短期波动的风险；
- 个股热度排名可能会受到市场情绪的影响，存在一定的短期波动风险；
- 股票投资价值的综合评估较为简单，无法充分反映股票的长期投资价值。
如何优化？
为了提高选股的准确性和降低风险，可以从以下方面进行优化：
- 对换手率的要求要更加严格，以避免市场情绪的影响；
- 引入更多的因素，如股票基本面、行业结构、政策因素等，以更全面的角度评估股票投资价值；
- 对股票投资价值进行更全面和更深入的研究和评估，以充分反映股票的长期投资价值和风险情况。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：
在符合振幅大于1、按个股热度从大到小排序、换手率2%到9%之间的条件下，通过综合分析股票的可投资性、盈利能力、资产结构、技术面和行业情况等多方面因素，选出具有较高投资价值和长期潜力的股票，并进行相应的买入操作。在买入操作时，注意市场波动并设立风险控制策略。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标：
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)) > 0.01
- 个股热度指标：
个股热度指标：
SORT_BY_DESC(stock_heat/)
- 换手率指标：
换手率在2%到9%之间：
TURNOVER > 0.02 AND TURNOVER < 0.09
python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码实现示例：
import pandas as pd
import tushare as ts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.options import *
# 获取符合条件的股票代码
def get_selected_codes():
codes = ts.get_today_all()["code"].tolist()
selected_codes = []
for code in codes:
df = ts.get_hist_data(code)
if df.empty or (len(df) < 20):
continue
if (df.iloc[-1]["high"] - df.iloc[-1]["low"]) / df.iloc[-1]["open"] <= 0.01:
continue
if df.iloc[-1]["close"] != 18.5:
continue
if df.iloc[-1]["volume"] - df.iloc[-1]["volume"].shift(1) < 0:
continue
if (df.iloc[-1]["turnover"] <= 0.02) or (df.iloc[-1]["turnover"] >= 0.09):
continue
selected_codes.append(code)
return selected_codes
# 获取股票基本面数据
def get_stocks_info(codes):
info_dict = {}
for code in codes:
df = ts.get_stock_basics()
name = df.loc[code]["name"]
industry = df.loc[code]["industry"]
area = df.loc[code]["area"]
pe = df.loc[code]["pe"]
pb = df.loc[code]["pb"]
totals = df.loc[code]["totals"]
info_dict[name] = {
"industry": industry,
"area": area,
"pe": pe,
"pb": pb,
"totals": totals
}
return info_dict
# 选股策略
def stock_selection():
selected_codes = get_selected_codes()
selected_info = get_stocks_info(selected_codes)
return selected_info
# 可视化展示
def show(selected_info):
data = []
for name, info in selected_info.items():
data.append((name, info["industry"], info["area"], info["pe"], info["pb"], info["totals"]))
# 绘制表格
chart = (
Table()
.add(headers=["股票名称", "行业", "地区", "市盈率", "市净率", "总股本"], rows=data)
.set_global_opts(title_opts=opts.ComponentTitleOpts(title="股票挑选结果"))
)
return chart
# 选出符合条件的股票
selected_info = stock_selection()
print("符合条件的股票：", selected_info)
# 展示结果
chart = show(selected_info)
chart.render()
其中，在代码中需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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