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、今日最大跌幅＜-4且＞-5。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: 表示该股票交易活跃度较高；
- 按照个股热度进行排序：表示在符合条件下按照市场的热度进行排序，选择市场认可度高的个股；
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5：选出当日股票价格短时间内下跌的幅度在一定的范围内，表明股票价格可能会有反弹。
基于以上条件选股，可以筛选出当日价格有一定下跌，但是市场认可度高的股票，辅助投资决策。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 在较短时间内进行选股，可能不能充分考虑公司的财务、盈利和未来发展前景等因素，而依赖技术面指标进行选股，对普通投资者的判断和操作能力存在一定的要求和难度；
- 该策略选股仅基于股票当日的价格的波动范围和市场热度，无法充分分析和评估公司的细节数据，容易忽略公司过去的表现和未来的变化。
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：
- 引入更多的基本面评价指标，对选股做到全面分析，构建更加科学的选股模型，如市盈率、市净率等；
- 考虑市场情绪因素的影响，重点关注股票短期可能存在的反弹空间和长期的潜在机会；
- 选择一些具有良好运营和管理经验，且有长期股息政策的公司，通过持续投资，获得可持续的长期收益。
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、今日最大跌幅＜-4且＞-5等综合条件下，量化分析并综合考虑公司的盈利能力、估值水平、成长空间、商业模式等基本面指标，重点关注公司的未来发展潜力和产业前景，并进行中长期的持有。在操作上，可以执行定期的买卖策略，根据市场情况进行适当的调整，以享受市场里的投资机会，同时防范投资风险。
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/)
- 股票下跌幅度指标：
股票当日最大下跌幅度：
LOWEST(CLOSE,C,(CLOSE-OPEN)/OPEN<-0.04 AND (CLOSE-OPEN)/OPEN>-0.05,1)
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
df = ts.get_k_data(code)
if df.empty:
continue
if ((df.iloc[-1]["high"] - df.iloc[-1]["low"]) / df.iloc[-2]["close"]) > 0.01:
df_daily = ts.get_hist_data(code)
if not df_daily.empty and (-0.05 < (df_daily.iloc[-1]["close"] - df_daily.iloc[-1]["open"]) / df_daily.iloc[-1]["open"] < -0.04):
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[:5]
# 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。
