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，收盘价在布林带上沿上轨向上突破且在中轨之上的股票。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以反映市场波动性，意味着更高的风险和收益机会。
- 选股时，需要注意避免选择过度涨价的股票，因此筛选10日涨幅大于0小于35的股票。
- 突破上轨通常意味着股票价格更有可能上涨，加上在中轨上方，可以更好地确认股票上涨的趋势。
有何风险？
- 布林带是以股票的价值和价格波动为基础的技术分析工具，过度依赖该分析工具，容易导致忽略企业的基本面。
- 策略的优化仍需较多实证研究，某些股票的股票价格可能出现异常波动，在相对较短的时间窗口内突破上轨和下轨。
如何优化？
- 建议结合公司的经营状况、基本面指标和市场环境等多方面因素，更全面地评估股票的潜在盈利能力和风险。
- 可以考虑综合多种技术指标筛选股票，同时结合基本面进行选股，以找出完美的投资机会。
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以及收盘价在布林带沿上轨向上突破且在中轨之上。同时，应考虑公司财务和基本面数据等多方因素，以更全面的方式评估潜在股票的收益和风险。
同花顺指标公式代码参考
(CLOSE>REF(UPPER,1) AND REF(CLOSE,1)<REF(UPPER,1) AND CLOSE>REF(CLOSE,1)) AND (CLOSE>REF(MID,1)) AND (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 AND ABS(REF(CLOSE,10)/CLOSE-1) < 0.35 ORDER BY hot DESC
python代码参考
import akshare as ak
import talib
def select(df):
upper, mid, lower = talib.BBANDS(df['收盘价'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2)
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['收盘价'] > upper.shift(1)) & (df['收盘价'] > df['收盘价'].shift(1)) & (df['收盘价'] > mid.shift(1))]
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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