问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1；
- 至少5根均线重叠；
- 流通市值大于100亿元。
选股逻辑分析
振幅大于1、均线重合可以反映出股票价格的波动稳定性，而流通市值则反映出股票流通性及公司规模，从而选择流动性好、公司规模较大的股票。
有何风险？
该选股策略也存在两个主要风险：
- 选股策略中忽略了公司的基本面情况，对于一些基本面不稳定的股票，可能会导致选股亏损；
- 在选取满足条件的股票后，还需要结合公司经营状况及前景进行综合考虑，否则投资风险依然存在。
如何优化？
与前一选股策略类似，可以加入一些基本面的衡量指标进行补充，如市盈率、市净率等指标，以更加全面地分析股票的价值，减少风险。
最终的选股逻辑
考虑到基本面因素，我们建议将选股策略的逻辑确定为：
- 振幅大于1；
- 至少5根均线重叠；
- 流通市值大于100亿元；
- 市盈率和市净率处于一定范围内。
同花顺指标公式代码参考
无同花顺指标库公式可直接调用，需要自己编写脚本实现。
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
def get_stock_pool(date):
# 获取所有股票代码
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
# 上市不足60天的股票忽略
if (pd.to_datetime(date) - pd.to_datetime(df.loc[code]['timeToMarket'])).days <= 60:
continue
# 规模筛选
total_mv = df.loc[code]['totalAssets'] * df.loc[code]['pb']
if total_mv < 1e10:
continue
bars_all = ts.get_k_data(code, '2022-01-01', date)
if bars_all is None or bars_all.empty or len(bars_all) < 2:
continue
# 20日、60日和120日均线
close = bars_all['close'].values
ma_20 = talib.MA(close, timeperiod=20)
ma_60 = talib.MA(close, timeperiod=60)
ma_120 = talib.MA(close, timeperiod=120)
is_ma_up = ma_20[-1] > ma_60[-1] > ma_120[-1]
# 5日、10日和20日均线
ma_5 = talib.MA(close, timeperiod=5)
ma_10 = talib.MA(close, timeperiod=10)
ma_20 = talib.MA(close, timeperiod=20)
ma_count = len(set([ma[-1] for ma in [ma_5, ma_10, ma_20]]))
is_ma_converge = ma_count >= 5
# 市值
mktcap = df.loc[code]['mktcap']
is_mktcap = mktcap > 1e10
# 市盈率、市净率
if df.loc[code]['pe'] < 30 and df.loc[code]['pb'] < 5:
is_fundamentals = True
else:
is_fundamentals = False
if is_ma_converge and is_ma_up and is_mktcap and is_fundamentals:
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars_all['close'].iloc[-1], 'vol': df.loc[code]['volume']},ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['vol'], ascending=False)
return result
注：代码仅供参考，具体选股逻辑和细节可根据实际需求进行调整。
## 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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