(supermind)振幅大于1、2021年、圆弧形_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、2021年、圆弧形股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高。
2. 选取2021年的股票可以筛选出目前市场情况下表现较好的股票。
3. 圆弧形股票特点是在股票的曲线走势出现相对圆弧状的形态，表示股票存在一定的弹性，难以被熊市打压。

有何风险？

1. 圆弧形特征的认定并没有客观的量化指标，可能会出现误判。
2. 圆弧形的时间跨度不同，可能导致股票不具备重复性。

如何优化？

1. 观察股票曲线的走势，较高的密切程度才可以认定为圆弧形特征。
2. 结合股票的一些基本面指标，如市盈率、市净率等指标进行综合分析，减少误判。

最终的选股逻辑

振幅大于1、2021年、具有圆弧形特征的股票进入筛选范围。

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;
//圆弧形特征的计算
ST:ABS(CLOSE - REF(CLOSE,1))
     +ABS(REF(CLOSE,1)-REF(CLOSE,2))
     +ABS(REF(CLOSE,2)-REF(CLOSE,3))
     +ABS(REF(CLOSE,3)-REF(CLOSE,4))
     +ABS(REF(CLOSE,4)-REF(CLOSE,5))
     +ABS(REF(CLOSE,5)-REF(CLOSE,6));
Ave:=MA(ST,6);
COND3:=ST < 1.03*Ave;
//综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);

Python代码参考

import akshare as ak
import talib

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]
    # 圆弧形特征
    close = df['收盘价'].values
    ST = sum([abs(close[i+1] - close[i]) for i in range(6)])
    Ave = talib.MA(ST, 6)
    df = df[ST < 1.03 * Ave]

    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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