问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1；
- 至少5根均线重叠的股票；
- 集中度在20%以下。
选股逻辑分析
该选股策略保留了技术面选股的特点，包括振幅和均线，同时加入了一定的基本面指标，集中度代表了投资者对部分股票的偏好程度，一定的分散程度有助于降低投资风险。同时，股票池中均线重叠程度的限制也有利于筛选出稳健股票。
有何风险？
该选股策略与前两个选股策略相比，加入了较多的基本面考量，这样可能会导致在一定程度上忽略了股票价格的波动，而可能导致一些尚未被市场发现的高成长股被排除。此外，集中度这一因素的限制可能会忽略一些优秀股票，高集中度并不一定意味着高风险。
如何优化？
为了提高选股准确性和稳健性，可以在振幅和均线基础上，再加入一些复杂的技术指标进行策略优化，例如相对强弱指标、MACD等，以及基于基本面的因子，例如收益增长率、净利润率等。同时，可以对集中度的限制进行优化，例如根据行业分布和股票投资人持股比例等因素进行限制。与前几个策略相同，需要随时关注市场变化，及时调整策略。
最终的选股逻辑
综合上述分析，建议该选股的逻辑为：
- 振幅大于1；
- 至少5根均线重叠；
- 集中度在20%以下。
同花顺指标公式代码参考
- 无通达信指标公式。
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
def get_stock_pool(date):
# 获取所有股票代码
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
# 上市不足60天的股票忽略
if (pd.to_datetime(date) - pd.to_datetime(df.loc[code]['timeToMarket'])).days <= 60:
continue
# 集中度筛选
holding = ts.get_holders(code)
if not holding.empty:
top_1 = holding.iloc[0]['holdsum']/holding.sum()['holdsum']
if top_1 > 0.2:
continue
# 规模筛选
total_mv = df.loc[code]['totalAssets'] * df.loc[code]['pb']
if total_mv < 2e8:
continue
bars_all = ts.get_k_data(code, '2022-01-01', date)
if bars_all is None or bars_all.empty or len(bars_all) < 2:
continue
high, low, close = bars_all['high'].values, bars_all['low'].values, bars_all['close'].values
amplitude = (high - low) / close[:-1]
is_amplitude_large = amplitude.max() > 0.008
# 至少5根均线重叠
ma_5 = talib.MA(close, timeperiod=5)
ma_10 = talib.MA(close, timeperiod=10)
ma_20 = talib.MA(close, timeperiod=20)
ma_30 = talib.MA(close, timeperiod=30)
ma_count = len(set([ma[-1] for ma in [ma_5, ma_10, ma_20, ma_30]]))
is_ma_converge = ma_count >= 5
if is_amplitude_large and is_ma_converge:
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars_all['close'].iloc[-1], 'vol': df.loc[code]['volume']},ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['vol'], ascending=False)
return result
注：此函数用于在某个日期获取备选股票池，返回dataframe，包括代码、名称、最新价格、热度等信息。其中涉及的均线、振幅、市值等指标可以参考TALib和tushare。具体集中度、市值筛选标准可根据实际需求选取。
## 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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