(supermind)振幅大于1、北京A股除外、dea上涨

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1%，北京A股除外，DEA线上涨。

选股逻辑分析

该选股策略在保证振幅足够大和排除区域限制的基础上，引入了技术指标DEA线的上涨趋势。通过DEA线的上涨判断股票的短期走势与买入时机。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

过度依赖技术指标，忽视公司财务表现、行业状况等因素，可能导致错误的选股决策；
振幅条件简单粗暴，可能忽略了其他重要的技术指标，例如均线、MACD等；
北京A股的排除条件过于严格，意味着可能排除一些潜力良好的公司。

如何优化？

为了改进该选股策略，可以考虑以下方面：

引入更多的财务指标、行业趋势等因素，提高选股的综合性和判断力；
在技术指标中加入均线、MACD等指标，为选股提供更科学的依据；
考虑加入相应的风险控制因素，譬如价格波动、业绩下滑等，以确保选股效果更加稳定可靠；
探索更灵活的地域限制因素，有效地避免股票漏选或误杀。

最终的选股逻辑

经过改进后的选股逻辑如下：

1.排除北京A股，非中国大陆等区域的股票；
2.振幅大于1%；
3.DEA线上涨；
4.加入对市盈率、市净率等财务指标的筛选；
5.引入更多的技术指标，例如均线、MACD等。

同花顺指标公式代码参考

选股逻辑的同花顺指标公式如下：

振幅：ABS((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01;

DEA线上涨：REF(EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26),1)>EMA(EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26),9);

非北京A股和非中国大陆：BOARD_MAIN!='中国大陆' AND AREA!='北京';

选股公式:振幅 AND DEA线上涨 AND 非北京A股和非中国大陆;

python代码参考

选股逻辑的python代码如下：

def tech_picker(context):
    # 非北京A股和非中国大陆
    exc_stocks = context.exc_stocks[(context.exc_stocks.board_main != '中国大陆') & (context.exc_stocks.area != '北京')]
    # 振幅大于1%
    narrow_stocks = exc_stocks[((exc_stocks.high / exc_stocks.low) - 1) > 0.01]
    # DEA线上涨
    tech_stocks = narrow_stocks[ta.EMA(narrow_stocks.close.values, timeperiod=12) - ta.EMA(narrow_stocks.close.values, timeperiod=26)]
    tech_stocks = tech_stocks[ta.EMA(narrow_stocks.close.values, timeperiod=9) > ta.REAL(-1, tech_stocks)]
    # 选择数据并舍去缺失值
    selected = pd.merge(narrow_stocks, revenue_growth, on=['code', 'name'], how='inner')
    selected = selected.dropna()
    # 加入财务数据
    pe_ratio = selected['pe_ratio']
    pb_ratio = selected['pb_ratio']
    selected = selected[(pe_ratio > 0) & (pe_ratio < pe_ratio.quantile(rate)) &
                        (pb_ratio > 0) & (pb_ratio < pb_ratio.quantile(rate))]
    # 加入技术指标
    selected = ts.pro_bar(selected.code.tolist(), adj='hfq')['data']
    selected['ma5'] = ta.SMA(selected.close.values, timeperiod=5)
    selected['ma10'] = ta.SMA(selected.close.values, timeperiod=10)
    selected['macd'], selected['macdsignal'], selected['macdhist'] = ta.MACD(selected.close.values)
    selected = selected.dropna()
    # 选出满足条件的股票代码
    return selected[selected.close == ts.HHV(selected.high, 2)].index.tolist()

    ## 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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