(iwencai选股策略)今日最大跌幅<-4且>-5_、10天内涨停天数大于2、振幅大于1

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2023-09-01 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:振幅大于1,10天内涨停天数大于2,今日最大跌幅<-4且>-5。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。

选股逻辑分析

该选股策略基于以下几个条件来筛选股票:

  1. 振幅大于1,说明该股票存在较大波动性,有更高的交易机会;
  2. 10天内涨停天数大于2,说明该股票存在一定的热度;
  3. 今日最大跌幅<-4且>-5,说明该股票存在较大下跌风险,但也可能存在反弹机会。

有何风险?

该选股策略可能存在以下风险:

  1. 选股策略基于历史数据,不能保证未来股价表现;
  2. 过于追求热点且量化要求过于简单,可能忽略某些重要的基本面和技术面风险;
  3. 选股条件过于宽松,可能将一些质量较差的股票也纳入其中;
  4. 盲目追求反弹机会可能导致投资风险。

如何优化?

为降低可能存在的风险和提升选股效果,可以考虑以下优化措施:

  1. 通过改变选股条件,筛选出更具有实际价值的股票;
  2. 加入其他基本面指标、技术指标等维度,进行综合选股;
  3. 考虑设置止损策略,进行风险控制;
  4. 定期检查选股策略的性能,并在必要时作出相应的调整。

最终的选股逻辑

经过上述优化,得到以下完善版的选股策略:

  • 振幅大于1,10天内涨停天数大于2,筛选出质量更高的个股;
  • 在满足上述条件的基础上,加入其他基本面指标、技术指标等因素,进行综合评估;
  • 谨慎考虑加入今日最大跌幅<-4且>-5的选股条件;
  • 考虑设置止损策略,进行风险控制;
  • 定期评估选股策略的性能,并在必要时作出相应的调整。

注:以上选股策略仅供参考,具体可以根据实际需求和风险承受能力进行调整。

同花顺指标公式代码参考

以下是同花顺指标公式代码的参考:

  • 振幅大于1:REF(HIGH-LOW,1) > 1
  • 10天内涨停天数大于2:COUNT(CY>=1,CY) >= 2
  • 今日最大跌幅<-4且>-5:REF((CLOSE-LOW)/LOW100,0) < -4 AND REF((CLOSE-LOW)/LOW100,0) > -5

注:以上同花顺指标公式代码仅供参考,具体可以根据实际需求和风险承受能力进行调整。

Python代码参考

以下是Python代码的参考:

import tushare as ts
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def stock_selection():
    #### 获取股票基本信息 ####
    rs_basic_info = ts.get_stock_basics()

    #### 获取数据 ####
    selected_code = []
    for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['market']=='上证A')|(rs_basic_info['market']=='深证A')].index.tolist():
        #### 获取股票数据 ####
        rs = ts.get_hist_data(code, start=(datetime.now() - timedelta(days=300)).strftime('%Y-%m-%d'), 
                                              end=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
        if rs is None or len(rs)<250:
            continue
        
        #### 获取选股条件 ####
        condition1 = (rs['high'] - rs['low'].shift(1))/rs['close'].shift(1)*100 > 1
        condition2 = rs['close'].rolling(window=10, min_periods=1).apply(lambda x: len(x[x>x.shift(1)*1.098]), raw=True) > 2
        condition3 = (rs['close'].iloc[-1] - rs['low'].min())/rs['low'].min()*100 < -4 and (rs['close'].iloc[-1] - rs['low'].min())/rs['low'].min()*100 > -5

        #### 综合评估 ####
        if sum([condition1, condition2, condition3]) == 3:
            selected_code.append(code)

    return selected_code

注:以上Python代码需要安装tushare等库,仅供参考,具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。

    ## 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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