问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、昨日非涨停板的股票。
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；
- 排除昨日涨停的股票，防止盲目追涨，避免风险。
有何风险？
- 排除昨日涨停后可能会忽略类似跳水后反弹的股票；
- 挑选高波动性的股票，风险相对较高，需要进行风险控制。
如何优化？
- 可以考虑加入其他财务或基本面指标，综合判断股票的价值；
- 设定合适的止损和止盈点位进行风险控制。
最终的选股逻辑
振幅大于1、2021年、昨日非涨停板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;
// 昨日非涨停
REF1:REF(IF(CLOSE/YESTERDAY(CLOSE)>1.095, 0, 1),1);
COND3:=REF1=1;
//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', '交易日期']]
return stock_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]
# 昨日非涨停板
yesterday_close = df.groupby('股票代码')['收盘价'].apply(lambda x: x.iloc[-2])
df['上一交易日收盘价'] = yesterday_close
df['昨日涨幅'] = df['收盘价'] / df['上一交易日收盘价'] - 1
df = df[df['昨日涨幅'] <= 0.095]
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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