(supermind)振幅大于1、2021年、外盘除内盘大于1

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、2021年、外盘/内盘大于1.3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. 外盘/内盘大于1.3反映出资金外流大于资金内流，市场热度较高。

有何风险？

1. 该指标同样忽略了其他基本面因素，如估值等，可能出现投资风险；
2. 外盘和内盘的数据受制于行情平台的不同，存在数据误差。

如何优化？

1. 引入其他基本面指标，如市盈率、市净率等，综合分析公司的价值；
2. 使用多个数据源比较计算外盘和内盘数据，以减少误差。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、2021年、外盘/内盘大于1.3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;
//计算外盘/内盘比值大于1.3
COND3:=外盘/内盘>1.3;
//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[['涨跌幅', '成交量', '成交额', '收盘价', '开盘价', '外盘', '内盘']]
    condition = (stock_df['收盘价'] - stock_df['开盘价']) / stock_df['开盘价'] > 0.01
    df = stock_df[condition].reset_index()
    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]
    # 计算外盘/内盘比值大于1.3
    df = df[df['外盘'] / df['内盘'] > 1.3]
    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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