问财量化选股策略逻辑
今日增仓占比>5%,涨跌幅×超大单净量,换手率>2%且<9%
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于三个因素来筛选股票:
- 今日增仓占比 > 5%:这个条件筛选出最近有较多资金流入的股票,表明市场对该股票有较高的关注度。
- 涨跌幅 × 超大单净量:这个条件筛选出股票在当天的涨跌幅和超大单净量之间的关系,表明市场对该股票的买卖力量对比。
- 换手率 > 2%且 < 9%:这个条件筛选出股票的换手率在2%到9%之间,表明该股票的流通性较好,交易活跃。
综合这三个因素,这个策略可以筛选出市场关注度较高、买卖力量对比较明显、流通性较好的股票,这些股票可能具有较好的投资价值。
有何风险?
这个策略的局限性在于,它只能筛选出一些有潜力的股票,但不能保证这些股票一定会涨。此外,如果市场整体趋势不景气,即使有资金流入和良好的换手率,也可能导致股票表现不佳。
如何优化?
为了优化这个策略,可以考虑加入更多的因素,例如股票的市盈率、市净率等财务指标,以及行业背景、政策环境等因素。同时,还可以考虑加入技术分析指标,例如均线、MACD等,以更好地判断股票的走势。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取所有A股股票的代码和基本信息
stocks = get_stocks()
# 筛选出今日增仓占比 > 5%的股票
stocks = stocks[stocks['今日增仓占比'] > 0.05]
# 筛选出涨跌幅 × 超大单净量 > 0的股票
stocks = stocks[stocks['涨跌幅'] * stocks['超大单净量'] > 0]
# 筛选出换手率 > 2%且 < 9%的股票
stocks = stocks[(stocks['换手率'] > 0.02) & (stocks['换手率'] < 0.09)]
# 筛选出市盈率、市净率等财务指标较好的股票
stocks = stocks[(stocks['市盈率'] < 30) & (stocks['市净率'] > 1)]
# 筛选出行业背景较好、政策环境有利的股票
stocks = stocks[(stocks['行业背景'] > 0) & (stocks['政策环境'] > 0)]
# 筛选出技术分析指标较好的股票
stocks = stocks[(stocks['均线'] > 0) & (stocks['MACD'] > 0)]
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_stocks():
# 获取所有A股股票的代码和基本信息
df = ts.get_stock_basics()
stocks = df[df['ts_code'].isin(ts.get_stock_basics().ts_code)]
return stocks
def select_stock():
# 获取所有A股股票的代码和基本信息
stocks = get_stocks()
# 筛选出今日增仓占比 > 5%的股票
stocks = stocks[stocks['今日增仓占比'] > 0.05]
# 筛选出涨跌幅 × 超大单净量 > 0的股票
stocks = stocks[stocks['涨跌幅'] * stocks['超大单净量'] > 0]
# 筛选出换手率 > 2%且 < 9%的股票
stocks = stocks[(stocks['换手率'] > 0.02) & (stocks['换手率'] < 0.09)]
# 筛选出市盈率、市净率等财务指标较好的股票
stocks = stocks[(stocks['市盈率'] < 30) & (stocks['市净率'] > 1)]
# 筛选出行业背景较好、政策环境有利的股票
stocks = stocks[(stocks['行业背景'] > 0) & (stocks['政策环境'] > 0)]
# 筛选出技术分析指标较好的股票
stocks = stocks[(stocks['均线'] > 0) & (stocks['MACD'] > 0)]
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
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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