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，剔除昨日的涨停股票。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高，有大的盈利潜力。
- 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
- 剔除昨日涨停股票可以防止跟风踩雷。
有何风险？
- 剔除昨日涨停股票可能会错过一些真正的机会。
- 振幅过高也可能会带来较大的波动风险。
如何优化？
- 根据股票的基本面、技术指标等多个方面综合考虑，避免仅仅依靠历史走势进行选股。
- 适当地设置振幅过滤条件，以平衡潜在的收益和风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，剔除昨日的涨停股票，市场表现良好的股票优先。
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,剔除昨日涨停
VAR1:=LEFT(CODE, 2) = '60';
VAR2:=EVERY(REF(HIGH, 1) / REF(LOW, 1) - 1 > 0.01, 22);
VAR3:=EVERY(REF(HIGH, 1) / REF(LOW, 1) - 1 > 0.01, 60);
VAR4:=NOT(REF(VAR1, 1) AND REF(涨跌幅,1)>=9);
RESULT:=VAR1 AND VAR2 AND VAR3 AND VAR4;
SORTFIELD:=VARD;
SIGNAL:=SORTBY(SORTFIELD, 0, RESULT);
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
import datetime
def select(df):
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['发生日期'] > (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90))]
df['昨日涨停'] = df['涨跌幅'].shift(1) >= 9
df = df[~(df['昨日涨停'])]
df['连续上涨'] = df['涨跌幅'].rolling(window=22).apply(lambda x: sum(x > 0), raw=False) > 18
df['资金流入'] = df['委差'].rolling(window=22).apply(lambda x: sum(x > 0), raw=False) > 18
df = df[df['连续上涨'] & df['资金流入']]
df = df.sort_values(by='委差')
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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