问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、昨日股价大于250日均线的股票。
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；
- 昨日股价大于250日均线表明该股票的长期趋势较为乐观，具有较大的上涨空间。
有何风险？
- 只关注短期内的股价走势，忽略了其他重要因素，如企业基本面、行业前景等；
- 可能出现选出短暂走势良好但长期不可持续的股票。
如何优化？
- 可以增加其他基本面指标的筛选，以全面判断相应股票的投资价值；
- 可以引入其他技术指标，如MACD、RSI等，进行多方位的综合分析。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、2021年、昨日股价大于250日均线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;
// 昨日股价大于250日均线
MA250:=MA(CLOSE, 250);
YD_CLOSE:=REF(CLOSE,1);
COND3:=IF(YD_CLOSE>MA250, TRUE, FALSE);
// 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_hfq(symbol=stock_code)
stock_df = stock_df[['开盘价', '收盘价', '最高价', '最低价']]
ma250 = stock_df['收盘价'].rolling(250).mean()
condition = (stock_df['收盘价'] - ma250.shift(1)) / ma250.shift(1) > 0
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]
# 昨日股价大于250日均线
ma250 = df['收盘价'].rolling(250).mean()
condition = (df['收盘价'] - ma250.shift(1)) / ma250.shift(1) > 0
df = df[condition]
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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