(supermind)振幅大于1、2021年、买一量_卖一量_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、2021年、买一量大于卖一量的股票进入待投资池。

选股逻辑分析

1. 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；
2. 2021年作为选股时间段，可以分析市场趋势等信息；
3. 买一量大于卖一量可能暗示着股票后市走势向上。

有何风险？

1. 忽略了其他基本面因素，如股票估值等，可能出现投资风险；
2. 在未来可能出现买卖双方信息不对称的情况，导致选股结果不准确。

如何优化？

1. 引入其他基本面指标，如净利润、市盈率等，综合分析公司的价值；
2. 参考其他更准确的指标，如巨单净量等。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、2021年、买一量大于卖一量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;
//买一量大于卖一量
COND3:=B1_V>S1_V;
//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_minute(symbol=stock_code)
    stock_df = stock_df[['成交价', '买一量', '卖一量']]
    condition = (stock_df['成交价'] != 0) & (stock_df['买一量'] > stock_df['卖一量'])
    df = stock_df[condition].reset_index()
    return df

def select(df):
    # 振幅大于1
    df = df[(df['成交价'].rolling(window=30).max() - df['成交价'].rolling(window=30).min()) / df['成交价'].rolling(window=30).min() > 0.01]
    # 2021年
    df = df[df['datetime'].dt.year == 2021]
    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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