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，昨日成交额大于6千万。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高。
- 选取60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
- 选择昨日成交额大于6千万的股票可以筛选出相对活跃的股票。
有何风险？
- 振幅大的股票并不一定走势良好，需要综合考虑其他投资指标。
- 选取60开头的股票可能会忽略其他市场中较好的股票。
- 昨日成交额大并不一定代表未来股票趋势的好坏。
如何优化？
- 可以加入基本面数据和其他技术指标进行综合考虑。
- 可以根据不同市场的投资特点和趋势，进行不同的选股策略。
最终的选股逻辑
振幅大于1、60开头的股票，昨日成交额大于6千万。
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;
//昨日成交额大于6千万
COND3:=VOL>60000000;
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);
Python代码参考
import akshare as ak
import datetime
today = datetime.date.today()
weekday = today.weekday()
weekday = 7 if weekday==0 else weekday
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']
#昨日成交额大于6千万
quote = ak.stock_zh_a_daily(symbol=list(df['股票代码'].unique()), start_date=(today+datetime.timedelta(days=-weekday-1)).strftime('%Y%m%d'), end_date=(today+datetime.timedelta(days=-weekday-1)).strftime('%Y%m%d'), adjust="qfq")
df['成交额'] = df['股票代码'].map(dict(zip(quote['股票代码'], quote['成交额'])))
df = df[df['成交额'] > 60000000]
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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