问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，换手率大于2%且小于9%。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以表示市场波动性，意味着更高的风险和收益机会。
- 筛选10日涨幅大于0小于35的股票，可以避免选择过度涨价的股票，但仍有一定的风险。
- 选取换手率大于2%且小于9%的股票，可以体现市场对该股票的关注程度和资金流动。
- 综合振幅、涨幅和换手率可以辅助筛选出更有潜力的股票。
有何风险？
- 按照换手率选股容易受到市场流动性的影响，刚性需求的股票也可能被筛选出来。
- 振幅和涨幅的筛选条件并不能完全保证股票具有收益机会，市场风险仍然存在。
- 单一因素的选股策略容易过于简单，需要结合其他因素综合考量。
如何优化？
- 应该结合其他筛选条件，例如市值、行业、技术指标等，进行多维度的选股。
- 可以将换手率限制在相对较低或相对较高的范围中，例如1%-5%或8%-12%。
- 应结合个股基本面和市场整体情况，进行动态的调整筛选条件。
最终的选股逻辑
选股逻辑包括振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，换手率在1%-5%或8%-12%范围内，综合其他因素进行选股。
同花顺指标公式代码参考
C >= 18.5 AND ((HIGH - LOW) / REF(C, 1) > 0.01) AND (CLOSE / REF(CLOSE, 10) - 1 > 0) AND (CLOSE / REF(CLOSE, 10) - 1 < 0.35) AND (TURNOVER >= 0.02 AND TURNOVER <= 0.09)
python代码参考
import akshare as ak
def select(df):
df = df[(df['股票价格'] == 18.5)]
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'].shift(1) > 0.01]
df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
df = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
df = df[(df['换手率'] >= 0.02) & (df['换手率'] <= 0.09)]
df = df.sort_values(by='热度指数', ascending=False)
return df
## 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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