问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、价格低于12元、开盘价在十日线左右。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了价格、波动率和技术面因素，选择价格较低、波动较大且处于技术面支撑位置的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 选股范围较窄，可能只能选出少量股票；
- 开盘价与十日线的关系变化较快，难以准确判断。
如何优化？
为降低风险，可考虑以下优化方案：
- 拓展选股因素，加入其他基本面和技术面指标进行综合考虑；
- 加入市场环境变量，选择适应当前市场的选股策略；
- 结合其他量化投资策略，形成多元化的投资组合。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 价格＜12元；
- 开盘价在十日线左右。
同花顺指标公式代码参考
使用通达信实现该选股逻辑：
SELECT: ABS(OPEN - PREV_CLOSE) / PREV_CLOSE > 0.01 AND CLOSE < 12 AND (OPEN > MA10 AND OPEN < MA10*1.05)
ORDER BY TURNOVER DESC;
Python代码参考
使用tushare实现该选股逻辑：
import tushare as ts
def is_selected(code):
# 获取价格数据、技术面数据
price_data = ts.get_hist_data(code)
tech_data = ts.get_k_data(code, start=date.today()-timedelta(days=15))
# 判断是否符合选股条件
if (price_data['low'].min() < 12) and (price_data['p_change'].std() > 1):
ma10 = tech_data['close'].rolling(window=10).mean().iloc[-1]
if (price_data['open'].iloc[-1] > ma10) and (price_data['open'].iloc[-1] < ma10*1.05):
return True
return False
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
使用tushare库获取股票基本信息和相关的技术面数据、价格数据等信息。判断选股条件并遍历所有股票进行筛选。需要注意算法的优化和过滤机制。
## 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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