问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、属于饮料酒进出口行业的股票进入待投资池。
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；
- 饮料酒进出口行业有一定的发展前景和成长性，可以有更高的投资潜力。
有何风险？
- 忽略了其他基本面因素，如股票估值等，可能出现投资风险；
- 行业风险较大，可能受到政策、现象等多方面因素的影响。
如何优化？
- 引入其他基本面指标，如净利润、市盈率等，综合分析公司的价值；
- 对行业进行更深入的分析，关注中长期发展趋势等信息。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、2021年、属于饮料酒进出口行业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;
//属于饮料酒进出口行业
COND3:=INDUSTRY=饮料酒进出口;
//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
from stockstats import StockDataFrame
def get_finance_data(stock_code):
finance_df = ak.stock_financial_abstract(stock=stock_code)
finance_df['datetime'] = pd.to_datetime(finance_df['datetime'])
return finance_df
def get_trade_data(stock_code):
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust='qfq')
stock_df = StockDataFrame.retype(stock_df)
stock_df.get('macd')
stock_df = stock_df[['close', 'macds', 'macdh']]
stock_df = stock_df.dropna()
condition = (stock_df['close'] != 0) & (stock_df['high'] != stock_df['low'])
df = stock_df[condition].reset_index()
return df
def select(df, industry):
# 振幅大于1
df = df[(df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01]
# 2021年
df = df[df['date'].dt.year == 2021]
# 行业
df = df[df['industry'] == industry]
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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