(Supermind量化交易策略)今日最大跌幅<-4且>-5_、9点25分涨幅小于6%、资

用户头像神盾局量子研究部
2023-09-06 发布

问财量化选股策略逻辑

  • 资金强度由大到小
  • 9点25分涨幅小于6%
  • 今日最大跌幅小于-4且大于-5

选股逻辑分析

  • 该策略通过筛选在9点25分涨幅小于6%的股票,排除了部分已经大幅上涨的股票,从而筛选出资金相对较强的股票。
  • 同时,该策略还通过筛选今日最大跌幅小于-4且大于-5的股票,排除了部分已经大幅下跌的股票,从而筛选出相对较为安全的股票。
  • 该策略的逻辑较为简单,易于理解和执行。

有何风险?

  • 该策略可能无法准确预测股票的未来表现,因为股票价格的涨跌受到多种因素的影响,包括市场情绪、公司业绩、政策变化等。
  • 该策略可能会漏掉一些优质股票,因为该策略只考虑了资金强度和跌幅等因素,而忽略了其他因素,如公司盈利能力、市场份额等。

如何优化?

  • 为了提高该策略的准确性和可靠性,可以考虑加入更多的筛选条件,如公司财务数据、行业发展趋势等。
  • 可以通过回测等方式评估该策略的性能,以确定其在不同市场环境下的表现。

最终的选股逻辑

  • 通过筛选在9点25分涨幅小于6%且今日最大跌幅小于-4且大于-5的股票,结合公司财务数据、行业发展趋势等其他因素,筛选出相对较为安全、资金相对较强的股票。

python代码参考

  • 以下是一个简单的Python代码示例,用于筛选符合该策略的股票:
import tushare as ts

# 设置pro接口token
ts.set_token('your_token_here')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股股票的代码列表
stock_codes = pro.stock_codes()

# 筛选出涨幅小于6%且跌幅小于-4且大于-5的股票
selected_codes = []
for code in stock_codes:
    df = pro.daily(ts_code=code, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
    if df['pct_chg'] < 0.06 and df['max_dpr'] < -0.04

    ## 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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