(量化交易策略)前日实际换手率_3~28_、周K线上穿30周线、高点为两日最高

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

高点为两日最高, 周K线上穿30周线, 前日实际换手率>3~28

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于技术分析和市场行为分析的。首先,它要求股票在最近两天内达到最高点,这表明股票价格已经上涨并且可能继续上涨。其次,它要求股票的周K线穿过30周线,这表明股票价格趋势向上并且有较强的支撑。最后,它要求股票的前日实际换手率在3%到28%之间,这表明股票的交易活跃度较高,可能有更多的投资者参与其中。

有何风险?

这个策略的逻辑基于技术分析和市场行为分析,因此存在一定的风险。首先,技术分析可能会被市场先生所欺骗,导致选出的股票表现不佳。其次,市场行为分析可能会受到市场情绪的影响,导致选出的股票表现不佳。最后,换手率的计算可能会受到股票流通量和交易量的影响,导致选出的股票表现不佳。

如何优化?

为了优化这个策略,可以考虑以下几点:

  1. 增加更多的技术分析指标,例如移动平均线、布林线等,以更准确地判断股票的趋势和价格水平。
  2. 考虑加入更多的市场行为分析指标,例如情绪指标、投资者行为指标等,以更准确地判断股票的交易活跃度和市场情绪。
  3. 考虑加入更多的股票特征,例如市值、行业、盈利能力等,以更准确地判断股票的价值和潜力。

最终的选股逻辑

def select_stock():
    # 高点为两日最高
    high = df['high'].shift(2)
    high = high.where(high > df['close'], np.nan)
    high = high.dropna()
    high = high[-2:]
    
    # 周K线上穿30周线
    k线 = df['close'].rolling(window=21).mean()
    k_line = k_line.ewm(span=30, adjust=False).mean()
    k_line = k_line.where(k_line > df['close'], np.nan)
    k_line = k_line.dropna()
    k_line = k_line[-2:]
    
    # 前日实际换手率>3~28
    df['actual_volume']

    ## 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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