(supermind)振幅大于1、2021年、今日最大跌幅<-4且>-5_

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、2021年、今日最大跌幅在-4%至-5%之间的股票。

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. 今日最大跌幅在-4%至-5%之间可筛选出价格相对低迷但未跌破阈值的股票。

有何风险?

  1. 只考虑今日最大跌幅可能会忽略股票更长时间内的价格表现;
  2. 仅关注跌幅范围而不考虑其他条件,可能会筛选出资不抵债、经营成本高等的股票。

如何优化?

  1. 加入其他指标如市盈率、市净率等进行综合分析;
  2. 可以对较高跌幅且跌破该阈值的股票进行排除。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、2021年、今日最大跌幅在-4%至-5%之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;
// 今日最大跌幅在-4%至-5%之间
COND3:=REF(MAX(LOW, 1), 0) / REF(CLOSE, 1) >= 0.04 AND
REF(MAX(LOW, 1), 0) / REF(CLOSE, 1) < 0.05;
// 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']]
    return stock_df

def select(df):
    # 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]
    # 今日最大跌幅在-4%至-5%之间
    df = df[(df['最低价'].max() / df['收盘价'].shift(1)) >= 0.04]
    df = df[(df['最低价'].max() / df['收盘价'].shift(1)) < 0.05]
    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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