问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、2021年、昨日换手率乘以（今日竞价成交量/昨日成交量）位于0.5到2之间的股票。
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；
- 根据换手率和竞价成交量可以判断市场参与程度，具备较高的投资价值。
有何风险？
- 换手率和成交量等指标受到外界环境和市场因素的影响，有时不一定是判断股票价值的最佳指标。
- 该选股逻辑较为短期，可能会忽略长期趋势和价值。
如何优化？
- 考虑加入市盈率、市净率等指标进行分析，以更好地判断股票价值。
- 可以选择更长时间段的数据进行选股，从而更好地反映股票整体趋势。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、2021年、昨日换手率乘以（今日竞价成交量/昨日成交量）位于0.5到2之间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;
// 换手率乘以（今日竞价成交量/昨日成交量）位于0.5到2之间
YESTERDAY_VOL:=REF(VOL, 1); // 昨日成交量
COND3:=TURNOVER * (JBPRIOR / YESTERDAY_VOL) > 0.5 AND TURNOVER * (JBPRIOR / YESTERDAY_VOL) < 2;
//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','换手率']]
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]
# 昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量）位于0.5到2之间
df['yesterday_vol'] = df['成交量'].shift(1)
df['COMP'] = df['换手率'] * (df['竞价成交额'] / df['yesterday_vol'])
df = df[(df['COMP'] > 0.5) & (df['COMP'] < 2)]
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
