问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、近一个月内有过涨停、近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10的股票。该选股策略希望挑选出振幅大、短期表现好、且有较大涨幅的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要以价格波动、股价底部形态和历史涨幅为选股依据。振幅大的股票常常存在价格波动剧烈的机会，近期涨停则显示股票的热点和市场信心。而历史涨幅大，说明该股票过去存在爆发的机会，未来也可能会涨幅大。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
-
过度追求涨幅，可能会错过市场的长期价值投资机会。
-
涨幅大，但可能已经超过市场合理定价，后续存在回调风险。
-
过于依赖历史涨幅，未必符合未来市场的变化。
如何优化？
以下是对该选股逻辑的优化建议：
-
加入其他指标，如PE、PB、ROE等，综合考虑选股因素。
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选股依据的标准需要根据市场情况进行动态调整。
最终权益选股逻辑
选股策略为：振幅大于1、近一个月内有过涨停、近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10的股票。在原有选股逻辑的基础上加入了近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10的判断条件。
同花顺指标公式代码参考
该选股逻辑没有通达信指标公式。
python代码参考
from gm.api import *
set_token("your_token_here")
# 设置回测起点和终点
start_date = "2020-01-01"
end_date = "2022-01-01"
# 获取所有股票
symbols_all = get_symbols(exchanges=["SHSE", "SZSE"], sec_types=["STOCK"], fields=["symbol"])
# 设置选股条件
amplitude_cond = {"$gt": 1}
limit_up_cond = {"$gte": 1}
price_change_cond = {"$gte": 10} #近25个交易日内单日涨幅大于等于百分之10
cond = {
"$and": [
amplitude_cond,
limit_up_cond,
{
"indicator": "PRICE_CHANGE_RATE",
"params": {"n": 25},
"cond": price_change_cond
},
]
}
# 构建排序条件
sort_cond = [(Bar("close_price"), SortType.DESC)]
# 获取符合条件的股票历史信息
data = history(symbol=symbols_all,
start_time=start_date,
end_time=end_date,
fields=["symbol", "limit_status", "open_price", "high_price", "low_price", "close_price", "big_ratio"],
bar_count=1,
freq="1Min",
filter=cond,
sort=sort_cond)
# 筛选出符合条件的股票
symbols_selected = [s["symbol"] for s in data]
print(symbols_selected)
上述代码中，使用了gm提供的条件查询价格涨跌指标来选取近25天内最近一天的涨幅，筛选出单日涨幅大于等于10%的股票。
## 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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