问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，100亿市值以内的无亏损企业，非ST（10点之前选股票），使用五部涨停战法进行选股。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以筛选出短期内波动较大的股票，有较大的盈利机会。
- 100亿市值以内可以筛选出市值较小的股票，可能具有较好的成长潜力。
- 无亏损企业可以筛选质量较高的企业。
- 非ST可以避免股票的风险较高。
- 五部涨停战法可以筛选出具有超强反弹和继续上涨趋势的股票。
有何风险？
- 高波动性可能意味着股票存在重大风险。
- 专注于短期涨停股的选择，可能忽略了股票的长期趋势变化和基本面分析。
- 可能存在市场调整和管理风险，导致股票涨停战法失效。
如何优化？
- 综合选取股票的长期趋势变化、市值、盈利能力、估值、主力资金流向等指标进行筛选。
- 选取更加合理的指标进行筛选，如相对强弱指标、净利润增长率、股息率等。
- 注意风险控制，如设置止损位等策略。
- 根据大盘走势和股票特点进行调整，避免盲目跟从和不合理的操纵操作。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，100亿市值以内的无亏损企业，非ST（10点之前选股票），综合多个指标筛选出具有成长潜力，受到机构关注且具有投资价值的个股作为投资标的，再结合五部涨停战法进行确认。
同花顺指标公式代码参考
(HIGH-LOW)/LOW>=0.01
AND MktValue<=100 AND MktValue>0
AND IF(net_profit>0,1,0)
AND GPD>0
AND HSL(10) == 0
AND L == MAX(REF(L,1),REF(L,3),REF(L,4),REF(L,5),REF(L,6))
python代码参考
import akshare as ak
def select():
data = ak.stock_zh_a_spot()
data = data.loc[(data['market_capitalization']>0)&(data['market_capitalization']<=100)]
data = data.loc[(data['high']-data['low'])/data['low']>=0.01]
data = data.loc[data['net_profit'].astype(float)>0]
data = data.loc[data['name'].str.contains('ST')==False]
data = data.loc[data['5JZL'].astype(float)>0]
data = data.loc[data['HSL10']==0]
data['L'] = data[['close', 'close_1', 'close_3', 'close_4', 'close_5', 'close_6']].max(axis=1)
data = data.loc[data['close']==data['L']]
return data
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
