问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、收盘价在Boll（upper值）和Boll（mid值）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。
- 选取2021年的股票可以筛选出目前市场情况下行情最好的股票。
- 收盘价在Boll（upper值）和Boll（mid值）之间表明该股票处于一个相对低风险的区间，未来有潜力继续上涨。
有何风险？
- Boll指标是基于历史数据的统计学指标，有可能在异常市场情况下失效；
- Boll指标只能反映出短期市场情绪，不能够预测长期市场中股票的表现。
如何优化？
- 可以选取相对应的行业或板块，综合考虑股票的长期走势；
- 注意选取具备良好基本面的股票，并考虑市场需求；
- 可以结合其他的量化指标进行分析，尽可能地减少单指标带来的风险；
- 设定止损点位进行风险控制。
最终的选股逻辑
振幅大于1、2021年、收盘价在Boll（upper值）和Boll（mid值）之间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;
//收盘价在Boll（upper值）和Boll（mid值）之间
H1:=BOLL(CLOSE,20,2);
COND3:=CLOSE<=H1.UPPER AND CLOSE>=H1.MID;
//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]
# 收盘价在Boll（upper值）和Boll（mid值）之间
upper, mid, lower = talib.BBANDS(df['收盘价'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
df = df[(df['收盘价'] >= mid) & (df['收盘价'] <= upper)]
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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