问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、涨幅小于2.6%且大于-5%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；
- 涨幅小于2.6%且大于-5%，表明该股票处于中期约束行情，判断机会较多，风险较小。
有何风险？
- 该选股逻辑可能过分追求涨幅，而忽略了公司基本面的因素，可能会带来投资风险；
- 将涨幅小于2.6%且大于-5%作为缩小筛选条件，可能会遗漏一些低风险、低波动性的股票。
如何优化？
- 增加其他基本面指标的筛选，例如市盈率、市净率等，以更全面的角度评估股票；
- 可以添加其他技术指标来进一步缩小选股范围，例如RSI、MACD等。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、2021年、涨幅小于2.6%且大于-5%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;
// 涨幅小于2.6且大于-5%
COND3:= (CLOSE-REF(CLOSE, 1))/REF(CLOSE, 1)<0.026 AND (CLOSE-REF(CLOSE, 1))/REF(CLOSE, 1)>-0.05;
// 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']]
condition = (stock_df['收盘价'] - stock_df['开盘价']) / stock_df['开盘价'] < 0.026
condition &= (stock_df['收盘价'] - stock_df['开盘价']) / stock_df['开盘价'] > -0.05
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]
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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