问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、上市时间大于指定时间的股票。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高，有较大的涨幅和收益的可能；
- 选取2021年的股票可以筛选出目前市场情况下行情最好的股票；
- 挑选上市较久的股票，代表公司的经营比较成熟和稳定，风险较小，具备较高的投资价值。
有何风险？
- 筛选上市时间长的股票可能会忽略新上市股票的投资机会；
- 虽然上市时间长的股票经营稳定，但不一定代表公司实力强大或者行业前景良好。
如何优化？
- 需要综合考虑公司的财务指标、行业政策等因素，以更好地判断公司的价值；
- 可以对上市时间进行区间分段，不同时间段内设定不同的评分标准，并根据实际情况调整。
最终的选股逻辑
振幅大于1、2021年、上市时间大于指定时间的股票进入待投资池。
同花顺指标公式代码参考
// 振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
// 2021年
COND2:=YEAR=2021;
// 上市时间大于指定时间
COND3:=DATEDIFF(IPO_DATE, GETBARDATE) > 365;
//综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
def get_trade_data(stock_code):
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code)
stock_df = stock_df[['开盘价', '收盘价', '最高价', '最低价', '成交量', '成交额', '交易日期']]
return stock_df
def select(df, num_years):
# 振幅大于1
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'] > 0.01]
# 2021年
df = df[df['交易日期'].dt.year == 2021]
# 上市时间大于指定时间
df = df[~df['股票代码'].str.startswith('688')] # 剔除科创板
start_date = pd.to_datetime('now') - pd.Timedelta(str(num_years) + 'Y')
df = df[df['上市日期'] < start_date]
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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