(supermind)振幅大于1、北京A股除外、前日实际换手率_3～28

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，前日实际换手率在3%至28%之间。

选股逻辑分析

该选股策略同样采用技术分析和市场情绪分析相结合来进行选股，具体逻辑为：

排除北京A股，缩小股票范围；
振幅大于1的股票可能存在波动性较大的机会，被纳入选股池中；
实际换手率在3%至28%之间，说明股票流动性较好，更容易买入和卖出。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

过强的技术分析和市场情绪分析取向会影响人们的投资决策，忽视了基本面的重要性；
实际换手率只是一个参考指标，不一定能真正反映市场情况；
振幅较大的股票不一定是值得投资的，需要进一步考虑基本面。

如何优化？

为了改善以上风险，可以考虑以下方面：

综合考虑多种因素，不只是技术分析和市场情绪分析；
引入更多的指标，例如市盈率、市净率、PEG等基本面指标；
考虑换手率的历史变化趋势，更好地把握市场情况。

最终的选股逻辑

经过改进后的选股逻辑如下：

排除北京A股，非中国大陆等区域的股票；
振幅大于1的股票；
前日实际换手率在3%至28%之间，结合其他基本面指标；
考虑不同走势的股票，灵活调整机构动向指标的参考期数。

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：

公式1：BOARD_MAIN != '中国大陆' AND AREA != '北京';

公式2：ABS((HIGH / LOW) - 1) > 0.01;

公式3：IF(BARSLAST() == 1, VOL/(AMOUNT/100), IF(BARSLAST() == 2, VOL/(REF(AMOUNT/100, 1)), VOL/(REF(AMOUNT/100, 2))))

公式4：IF ((公式3 > 0.03) AND (公式3 < 0.28), 1, 0)

选股公式：公式1 AND 公式2 AND 公式4;

说明：公式3为实际换手率指标，其中VOL为成交量，AMOUNT为成交额，REF为引用函数。

python代码参考

选股逻辑的python代码如下：

def sentiment_picker(context):
    # 非北京A股和非中国大陆
    exc_stocks = context.exc_stocks[(context.exc_stocks.board_main != '中国大陆') & (context.exc_stocks.area != '北京')]
    
    # 振幅大于1%
    narrow_stocks = exc_stocks[(((exc_stocks.high / exc_stocks.low) - 1) > 0.01)]
    
    # 查找前日实际换手率在3%~28%之间的股票，结合其他基本面指标
    amount = narrow_stocks.amount
    vol = narrow_stocks.vol
    actual_turnover = np.where(narrow_stocks.barslast == 1, vol / (amount / 100), np.where(narrow_stocks.barslast == 2, vol / (ta.REF(amount / 100, 1)), vol / (ta.REF(amount / 100, 2))))
    choose_stocks = narrow_stocks[(actual_turnover > 0.03) & (actual_turnover < 0.28) & (narrow_stocks.pe_ttm > 0) & (narrow_stocks.pb > 0)]
    
    # 选出满足条件的股票代码
    return list(choose_stocks.index)

    ## 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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