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、集中度70<20%。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，存在相对稳定的投资机会；
- 集中度70<20%:表示在选股过程中，排除市场过于集中的情况，达到分散投资风险的目的。
综合以上条件，可以选择符合条件的股票具有一定的市场投资价值和稳定收益，同时选择分散风险。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 过于依赖历史数据进行挑选，存在适应性差的问题；
- 选股策略比较单一，没有考虑更多的因素和指标，存在盲目跟风选股的风险；
- 在分散风险的前提下，可能选出的样本数量较少，投资效益难以保证。
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：
- 加入更多的财务、技术及基本面等各项数据，在综合判断股票价值和优劣性的基础上进行选股，避免盲目跟风；
- 引入大类资产配置和业绩评估等其他附加指标，提高选股的全面性和实用性；
- 保持紧跟市场发展趋势，注重投资情况和风险管理，不断完善策略。
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、集中度70<20%的条件下，综合考虑股票的财务、技术及基本面等各项数据，选出符合长期投资的个股，并进行相应的持有操作。在操作上，注意市场波动，进行定期的卖出操作，并不断调整策略，避免风险。
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/)
- 集中度指标：
集中度：
IF(SUM(HOLD(X))/CAPITAL>=0.7, ABS(GROUP_RANK(HOLD(X))))
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_stock_basics()
name = df.loc[code]["name"]
if code.startswith("ST"):
continue
if df.loc[code]["holders"].iloc[-1] <= 0.2:
continue
if df.loc[code]["totals"]*df.loc[code]["price"] < 2e9:
continue
df_daily = ts.get_hist_data(code)
if df_daily.empty or (len(df_daily) < 252):
continue
if (df_daily.iloc[-1]["high"] - df_daily.iloc[-1]["low"]) / df_daily.iloc[-1]["open"] > 0.01:
df_gzxg = ts.get_today_all()
yesterday_close = df_gzxg[df_gzxg["code"]==code]["settlement"].values[0]
if ((df_daily.iloc[-2]["high"] > yesterday_close * 1.098) or (df_daily.iloc[-2]["low"] < yesterday_close)):
continue
selected_codes.append(code)
stock_heat_dict = {}
for code in selected_codes:
df = ts.get_realtime_quotes(code)
stock_heat = int(df["volume"]) * float(df["price"])
stock_heat_dict[code] = stock_heat
sorted_stock_heat = sorted(stock_heat_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
selected_codes = [x[0] for x in sorted_stock_heat[:100]]
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"]
info_dict[name] = {
"industry": df.loc[code]["industry"],
"area": df.loc[code]["area"],
"pe": df.loc[code]["pe"],
"pb": df.loc[code]["pb"]
}
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"]))
# 绘制表格
chart = (
Table()
.add(headers=["股票名称", "行业", "地区", "市盈率", "市净率"], 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
