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, 今日增仓占比大于5%。
选股逻辑分析
该选股策略结合了股票波动、地域以及增仓等因素,通过限制振幅和地域以及选取合适的增仓占比来筛选股票。适用于短期投资策略。该策略主要通过振幅排除过于稳定的股票,通过地域排除北京A股的股票,从而筛选出具有短期上涨潜力的股票。
有何风险?
该选股逻辑可能存在以下风险:
- 高杠杆的资金可能会导致股票波动更加剧烈,进而带来更大的风险;
- 忽略了公司的基本面和未来增长性,可能会导致股票的风险增加;
- 过于短期的投资策略可能会忽略公司的长期潜力,导致股票选择不当;
- 忽略了其他技术指标的预判,更加侧重于短期事件的反应,存在一定的主观判断。
如何优化?
为了改进该选股策略,可以考虑以下方面:
- 添加其他技术指标作为辅助,结合流动性和估值因素来提高选股策略的准确性和稳定性;
- 增加对公司的财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估,可得到额外的权值;
- 考虑加入基于市场需求的指标,以确认选定股票实际的买卖能力和风险;
- 制定规则来确保选股策略的长期稳健,避免出现过度风险的情况。
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下:
- 振幅大于1%, 北京A股除外;
- 今日增仓占比大于5%;
- 选取相对于股票当前市价的偏移程度小于±2%的股票;
- 增加对公司的财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估可得到额外的权值。
- 添加基于市场需求的指标,即选取市盈率在相似行业股票的均值上下波动5%左右的股票。
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:
VOL5:VOL/DMA(VOL,20);
选股公式:VOL5/REF(VOL5,1)>1.05 AND MAX(VAR2,1)>1 AND CAMRANK(CLOSE,21)>=80 AND CAPITALIZATION<=5000000000 AND LCLOSE>1;
python代码参考
选股逻辑的python代码如下:
def momentum_picker(context):
# 振幅大于1%,北京A股除外
narrow_stocks = context.narrow_stocks[((context.narrow_stocks.high / context.narrow_stocks.low) - 1) > 0.01]
exclude_bj_stocks = narrow_stocks[narrow_stocks.area != '北京']
# 今日增仓占比大于5%
selected = exclude_bj_stocks[context.stock_api.quote(context.stock_api.get_trade_days(end_date=context.current_date, count=2))['change_pct'].iloc[-1] > 0.05]
# 选取相对于股票当前市价的偏移程度小于±2%的股票
selected = selected[((selected.price - ta.MA(selected.price, timeperiod=60)) / ta.MA(selected.price, timeperiod=60)).abs() < 0.02]
# 增加对公司的财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估
selected = selected.sort_values('score', ascending=False).reset_index()
selected.loc[:, 'score'] += 10 * (selected['PB'] - ta.MA(selected['PB'], timeperiod=5))
selected.loc[:, 'score'] += 10 * (selected['PE'] - ta.MA(selected['PE'], timeperiod=5))
# 添加基于市场需求的指标
selected.loc[:, 'score'] += 5 * (selected['PE'] - selected.groupby('industry')['PE'].transform('mean')).abs() / selected.groupby('industry')['PE'].transform('mean')
selected = selected.sort_values('score', ascending=False)
return selected.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?
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