(supermind)振幅大于1、大单净量排行、开盘价在十日线左右_

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2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:振幅大于1、大单净量排行、开盘价在十日线左右。该选股策略主要是基于短期技术面来选股,振幅和大单净量可反映出市场的活跃度和情绪,开盘价与十日线的关系可反映出股票短期走势的趋势。通过这些因素来筛选具有短期上涨潜力的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要是基于短期技术面来选股。振幅和大单净量可以反映出市场的交易活跃度和情绪,开盘价与十日线的关系可以反映出股票短期走势的趋势。通过这些因素来筛选出具有短期上涨潜力的个股。

有何风险?

该选股策略只考虑了短期技术面因素,未考虑公司的长期发展能力和基本面因素。同时,十日线只是一种简单的技术指标,不一定能够完全反映出股票的短期走势趋势。因此需要投资者在使用该策略时谨慎思考,综合考虑个股的技术面和基本面因素。

如何优化?

为了更充分地考虑股票的长期发展能力和基本面因素,可以综合考虑其他的技术面因素和基本面因素,如财务报表、经营管理、行业前景等。同时,可以将选股策略逐步完善和细化,加入更多的技术指标和基本面因素,以达到更好的选股效果。

最终的选股逻辑

选股条件为:振幅大于1、大单净量排行、开盘价在十日线左右,同时需要综合考虑其他的技术指标和基本面因素,如财务报表、经营管理、行业前景等。

同花顺指标公式代码参考

SET N = 10;
SET MA = MA(CLOSE, N);
SET SELECTED = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND AMOUNT > 0 AND (OPEN - MA) / MA > -0.03 AND (OPEN - MA) / MA < 0.03;

Python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts

def select_stocks(length):
    ts.set_token('your token')
    pro = ts.pro_api()

    # 获取股票数据
    stock_data = pro.stock_basic(list_status='L', exchange='SSE', fields='ts_code,symbol,name,industry')
    current_date = '20220308'

    # 筛选符合条件的股票
    selected_stocks = []
    for index, row in stock_data.iterrows():
        code = row['ts_code']
        info = {}
        info['code'] = code
        info['name'] = row['name']

        # 获取技术指标和基本面
        tech_data = pro.query('daily_basic', ts_code=code, trade_date=current_date, fields='turnover_rate, amount, pct_chg')
        if len(tech_data) > 0 and tech_data.iloc[0]['amount'] > 10 ** 9:
            # 判断是否符合条件
            price_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20200101', end_date=current_date, fields='open,high,low,close')
            ma_data = pro.ma(ts_code=code, start_date='20200101', end_date=current_date, fields='ma')
            if not price_data.empty and not ma_data.empty:
                ma = ma_data.iloc[-1]['ma']
                cond1 = (price_data.iloc[-1]['high'] - price_data.iloc[-1]['low']) / price_data.iloc[-2]['close'] > 0.01
                cond2 = tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 3
                cond3 = (price_data.iloc[-1]['open'] - ma) / ma > -0.03 and (price_data.iloc[-1]['open'] - ma) / ma < 0.03
                if cond1 and cond2 and cond3:
                    selected_stocks.append(info)

        if len(selected_stocks) >= length:
            break

    return selected_stocks

致辞

本次问答为问财量化选股策略逻辑的第十八篇,该策略主要是基于短期技术面来选股,选股标准相对较为明确。但需要投资者注意该方法中存在一些不足,需要根据个人需求和实际情况进行适当调整。同时,需要采用数据回测等方法来验证策略的可行性和稳定性,以及结合其他因素来综合考虑选股效果和稳定性。

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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