问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，主升起动。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表示该股票波动较大，市场情绪波动可以带来更高的盈利潜力。
- 选择10日涨幅大于0小于35的股票可以挖掘出具有一定涨幅但未涨过度的股票，具有较好的风险收益特点。
- 主升起动是股票进入牛市中的一个信号，通常意味着市场处于一个良好的上涨趋势。
有何风险？
- 忽略了基本面分析，只关注技术面指标和市场热度，可能存在错杀优质股票的风险。
- 主升起动的判断方法存在一定主观性，不同的人可能会有不同的判断标准。
- 主升起动为市场趋势判断，可能存在跟随市场过于激进而错失入场机会的风险。
如何优化？
- 可以结合基本面分析，如公司业绩、财务状况等因素，选出有潜力的优质股票。
- 可以借助机器学习、深度学习等技术，实现更科学、准确的主升起动判断。
- 可以结合量化仓位管理，通过控制仓位比例实现风险控制。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，主升起动。
同花顺指标公式代码参考
VAR1:=HIGH - LOW > REF(CLOSE *0.01,1);
VAR2:=EVERY(((CLOSE - REF(CLOSE,9)) / REF(CLOSE,9) >0) AND ((CLOSE - REF(CLOSE,9)) / REF(CLOSE,9) <0.35),3);
VAR3:=LLV(LOW, 12) >= LLV(LOW, 24) AND REF(LLV(LOW, 12), 1) < REF(LLV(LOW, 24), 1);
RESULT:= VAR1 AND VAR2 AND VAR3;
SORTFIELD:=C;
SIGNAL:=SORTBY(SORTFIELD, 0, RESULT);
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
def select(df):
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
df = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
df['主升起动'] = (df['最低价'].rolling(12).min() >= df['最低价'].rolling(24).min()) & \
(df['最低价'].rolling(12).min().shift() < df['最低价'].rolling(24).min().shift())
df = df[df['主升起动']]
df = df.sort_values(by='委差', ascending=False)
return df
## 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？
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