问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、60开头的股票并且价格＜12。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高。
- 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
- 价格＜12可以筛选出低价股，方便投资者根据自身风险偏好进行投资。
有何风险？
- 只选股价格较低的股票，可能忽略公司的内在价值。
- 振幅较高的股票风险相对较大，需要谨慎操作。
- 选股逻辑不考虑基本面因素，可能会存在价值投资与成长投资的差异。
如何优化？
- 可以加入基本面指标进行筛选，以获取更全面的投资画像。
- 可以设置风险控制模型，避免过度追求低价股而导致风险增大。
- 可以把排序加入到其他因素中，如市值、EPS等，以获取更全面的投资画像。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、60开头的股票并且价格＜12。
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;
//价格小于12
COND3:=CLOSE<12;
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
//按热度排序
SORTFIELD:=XGB;
SIGNAL:=SORTBY(SORTFIELD, 1, CONDITION);
Python代码参考
import akshare as ak
import datetime
today = datetime.date.today()
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)
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']
#价格小于12
df = df[df['收盘价'] < 12]
#按热度排序
df = df.sort_values(by='个股热度', 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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