问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，2021年。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高，有较大的盈利潜力。
- 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
- 限定在2021年可以排除那些过时或者已经退役的股票。
有何风险？
- 过于依赖过去波动性，忽略了其他未来可能的因素。
- 60开头的股票可能具有一定的市场限制，而过度注重市场可能会忽略股票本身的基本面。
如何优化？
- 结合其他技术指标，如MACD、RSI等指标，综合分析股票的走势和基本面。
- 限制交易时段为2021年开年至今，但是可以在这个限制条件内进一步对一些标志来判断股票是否具备一定的可投性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，2021年开年至今。
同花顺指标公式代码参考
//选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，2021年
COND1 := (HIGH-LOW)/OPEN > 0.01 AND LEFT(CODE,2) = '60';
COND2 := YEAR(DATE) = 2021;
CONDITION := COND1 AND COND2;
//按圆弧形指标排序
SORTFIELD:= (HHV(HIGH,50)-CLOSE)/(HHV(HIGH,50)-LLV(LOW,50));
SIGNAL:= SORTBY(SORTFIELD, 1, CONDITION);
Python代码参考
import akshare as ak
def select(df):
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
df = df[(df['交易日期'] >= start_date) & (df['交易日期'] <= end_date)]
df = df.sort_values(by=(df['最高价'].rolling(50).max() - df['收盘价']) / (df['最高价'].rolling(50).max() - df['最低价'].rolling(50).min()), ascending=False)
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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