(supermind)振幅大于1、换手率_2%且_9%、10日涨幅大于0小于35_

用户头像神盾局量子研究部
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、换手率大于2%小于9%、10日涨幅大于0小于35。该选股策略主要从波动性、市场交易情况和股票近期表现等多个角度进行综合考虑。

选股逻辑分析

该选股策略包含了三个条件,分别为振幅大于1、换手率大于2%小于9%以及10日涨幅大于0小于35。振幅大于1可以较好地筛选出波动性较大的股票,换手率大于2%小于9%表明了股票市场的交易活跃程度,10日涨幅大于0小于35则对股票近期表现进行了一定的限制,筛选出可能存在一定上涨潜力的股票。

有何风险?

该选股策略虽然涵盖了多个角度进行综合筛选,但仍然未考虑公司的基本面和业绩情况等因素,可能存在遗漏和误判。同时,由于对10日涨幅小于35的限制,可能会忽略一些可能存在较大上涨潜力的股票。

如何优化?

可以结合其他基本面指标和技术指标进行综合筛选,例如可以加入市盈率、市净率、ROE等基本面指标,增加选股的准确性和实用性。同时,可以适当调整选股条件,例如可以将10日涨幅的限制适当放宽,选择符合实际情况的股票。

最终的选股逻辑

选股条件为:振幅大于1、换手率大于2%小于9%、10日涨幅大于0小于35。该选股策略主要从波动性、市场交易情况和股票近期表现等多个角度进行综合考虑。

同花顺指标公式代码参考

选股条件为:振幅大于1、换手率大于2%小于9%、10日涨幅大于0小于35。

C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1;//振幅大于1
C2: TURNOVER_RATE>2 AND TURNOVER_RATE<=9;//换手率大于2%小于9%
C3: REF(CLOSE,9)/CLOSE_PRICE*100-100>=0 AND REF(CLOSE,9)/CLOSE_PRICE*100-100<35;//10日涨幅大于0小于35
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;

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()

    # 获取所有股票数据
    data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name')

    # 筛选符合条件的股票
    df_list = []
    for code in data['ts_code']:
        # 获取K线数据
        k_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20210101', end_date='20211231')
        if k_data.empty:
            continue
        # 判断是否符合要求
        if abs((k_data.iloc[-1]['high'] / k_data.iloc[-1]['low'] - 1) * 100) < 1: # 振幅小于1
            continue
        turnover_rate = k_data.iloc[-1]['vol'] / (k_data.iloc[-2]['vol'] + k_data.iloc[-3]['vol'] + k_data.iloc[-4]['vol']) * 100 # 换手率
        if turnover_rate < 2 or turnover_rate > 9: # 换手率不在2%~9%之间
            continue
        if k_data.iloc[-1]['close'] / k_data.iloc[-10]['close'] * 100 - 100 < 0 or k_data.iloc[-1]['close'] / k_data.iloc[-10]['close'] * 100 - 100 >= 35: # 10日涨幅不在0%~35%之间
            continue
        # 添加符合条件的股票
        info = {}
        info['ts_code'] = code
        info['name'] = data[data['ts_code']==code].iloc[0]['name']
        df_list.append(info)

    # 根据个股热度排序
    selected_stocks = pd.DataFrame(df_list)
    selected_stocks = selected_stocks.head(length)
    return selected_stocks

致辞

本次问答为选股逻辑:振幅大于1、换手率大于2%小于9%、10日涨幅大于0小于35的问答。该选股策略主要从波动性、市场交易情况和股票近期表现等多个角度进行综合考虑,建议结合其他技术指标和基本面指标进行综合筛选以提高选股的准确性。所给出的通达信指标公式参考和python代码参考仅供参考,读者可以根据实际情况进行优化和修改。

    ## 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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