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、三个技术指标同时金叉。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高。
- 选取60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
- 三个技术指标同时金叉表明该股票趋势性向好。
有何风险？
- 只考虑几个技术指标存在假信号的可能性。
- 振幅大的股票存在较高的风险。
- 缺乏基本面分析，无法全面评估股票的投资价值和风险。
如何优化？
- 可以加入其他技术指标、基本面数据等因素进行综合考虑。
- 细分市场股票，对不同市场的选股逻辑进行筛选。
- 可以使用多因子选股模型，综合考虑投资价值和风险。
最终的选股逻辑
振幅大于1、60开头的股票、三个技术指标同时金叉。
同花顺指标公式代码参考
//振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
//60开头的股票
COND2:=LEFT(CODE,2)=60;
//三个技术指标同时金叉
MA5:=MA(CLOSE,5);
MA10:=MA(CLOSE,10);
MA30:=MA(CLOSE,30);
COND3:=CROSS(MA5,MA10) AND CROSS(MA10,MA30) AND CROSS(MA5,MA30);
//综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);
Python代码参考
import akshare as ak
def select(df):
#振幅大于1
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['收盘价'].shift(1) > 0.01]
#60开头的股票
df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
#三个技术指标同时金叉
ma5 = df['收盘价'].rolling(window=5).mean()
ma10 = df['收盘价'].rolling(window=10).mean()
ma30 = df['收盘价'].rolling(window=30).mean()
df = df[(ma5 > ma10) & (ma10 > ma30)]
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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