问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、前日实际换手率在3%到28%之间的股票。
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；
- 2021年作为选股时间段，可以分析市场趋势等信息；
- 前日实际换手率在3%到28%之间表明该股票有一定盈利机会，同时也意味着在一定的流动性下交易。
有何风险？
- 振幅大的股票可能会伴随较大的波动风险；
- 前日实际换手率在一定程度上表明该股票的市场流动性，但并不一定代表股票的投资价值；
- 前日实际换手率在3%到28%之间并不具有绝对的优势，有可能会被其他选股逻辑的股票取代。
如何优化？
- 可以继续加入其他基本面指标，如市盈率、市净率等；
- 可以增加技术指标，如RSI、MACD等，做多方位的分析；
- 选股时，应综合考虑选股逻辑的风险和收益，并控制好仓位和风险。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、2021年、前日实际换手率在3%到28%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;
// 前日实际换手率在3-28%之间
COND3:=REF(HSL, 1)>=3 AND REF(HSL, 1)<=28;
// 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']]
turnover_df = ak.stock_financial_cap_tops_dalianmaotai(symbol=stock_code)
turnover_df = turnover_df[['日期', '实际换手率']]
df = pd.merge(stock_df, turnover_df, left_on='交易日期',
right_on='日期', how='left').drop(columns=['日期'])
df.fillna(value={'实际换手率': 0}, inplace=True)
return 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]
# 前日实际换手率在3-28%之间
df = df[(df['实际换手率'].shift(1) >= 3) & (df['实际换手率'].shift(1) <= 28)]
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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