(supermind)振幅大于1、换手率_2%且_9%、收盘价_boll(upper值)且

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2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:振幅大于1、换手率大于2%小于9%、收盘价小于上轨线并且大于中轨线的布林线的股票。该选股策略主要考虑了股票的波动性、市场交易情况以及技术分析,找出一些具有较高热度的投资标的。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑了股票的波动性、市场交易情况以及技术分析,并筛选出符合条件的投资标的。振幅大于1可以较好地筛选出波动性较大的股票,换手率大于2%小于9%表明了股票市场的交易活跃程度,而布林线分析则可以较好地判断股票当前的投资机会。

有何风险?

该选股策略较为依赖技术分析等因素,存在选股风险,不能完全基于技术分析进行选股,需要结合基本面等因素进行综合考虑。

如何优化?

可以考虑加入基本面因素的综合分析,如市盈率、市净率、分红率等方面。同时,可以设置较为严格的选股条件,同时多考虑市场风格、趋势等因素,从而减少风险。

最终的选股逻辑

选股条件为:振幅大于1、换手率大于2%小于9%、收盘价小于上轨线并且大于中轨线的布林线的股票。该选股策略主要考虑了股票的波动性、市场交易情况以及技术分析,找出一些具有较高热度的投资标的。

同花顺指标公式代码参考

选股条件为:振幅大于1、换手率大于2%小于9%、收盘价小于上轨线并且大于中轨线的布林线的股票。

C1: ABS((HIGH/LOW-1)*100)>=1;//振幅大于1
C2: TURNOVER>2 AND TURNOVER<=9;//换手率大于2%小于9%
C3: C<REF(C,BOLL(20,2)) AND C>MA(BOLL(20,2),0);//收盘价小于上轨线并且大于中轨线的布林线

SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;

python代码参考

import pandas as pd 
import tushare as ts
import talib

def select_stocks(length):
    ts.set_token('your token')
    pro = ts.pro_api()

    # 筛选符合条件的股票
    df_list = []
    for i in range(1, 10):
        trade_date = (datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days=i)).strftime('%Y%m%d')
        # 获取涨停股票
        limit_data = pro.limit_list(trade_date=trade_date, limit_type='U', fields='ts_code')
        if limit_data.empty:
            continue
        # 获取股票市场和技术数据
        tech_data = pro.daily_basic(ts_code=limit_data['ts_code'].tolist(), trade_date=trade_date, fields='ts_code,turnover_rate,close')
        if tech_data.empty:
            continue
        # 筛选符合条件的股票
        for index, row in tech_data.iterrows():
            if row['turnover_rate'] <= 0.02 or row['turnover_rate'] > 0.09:
                continue
            # 计算布林线
            upper, mid, lower = talib.BBANDS(row['close'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2)
            if row['close'] >= upper[-1] or row['close'] <= mid[-1]:
                continue
            info = {}
            info['code'] = row['ts_code']
            # 获取企业名称
            info['name'] = pro.stock_basic(ts_code=row['ts_code'], fields='name').iloc[0]['name']
            # 添加股票
            df_list.append(info)

    # 根据个股热度排序
    selected_stocks = pd.DataFrame(df_list)
    selected_stocks = selected_stocks.head(length)
    return selected_stocks

致辞

本次问答为选股逻辑:振幅大于1、换手率大于2%小于9%、收盘价小于上轨线并且大于中轨线的布林线的股票的问答。该选股策略主要考虑了股票的波动性、市场交易情况以及技术分析,找出一些具有较高热度的投资标的。

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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