(supermind)振幅大于1、60开头的股票、前日实际换手率_3～28_

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、前日实际换手率>3～28。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动性较高。
2. 选取60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
3. 前日实际换手率> 3 ~ 28 表明该股票有较好的市场表现。

有何风险？

1. 只考虑一个技术指标可能存在假信号。
2. 振幅大的股票存在较高的风险。
3. 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？

1. 可以加入其他技术指标、基本面数据等因素进行综合考虑。
2. 细分市场股票，对不同市场的选股逻辑进行筛选。
3. 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、前日实际换手率>3~28。

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;
//前日实际换手率>3~28
换手率:=VOL/STD(VOL,20);
COND3:=REF(换手率,2)>3 AND REF(换手率,2)<28;
//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']
    #前日实际换手率>3~28
    vol_std = df['成交量'].rolling(window=20).std()
    vol_ratio = df['成交量'] / vol_std
    df = df[(vol_ratio.shift(2) > 3) & (vol_ratio.shift(2) < 28)]
    
    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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