问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为:振幅大于1,换手率>2%且<9%,收盘价大于昨日的最低价。该选股策略主要以技术面指标为主,即振幅、换手率和价格趋势,以筛选出符合标准的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑以技术面指标为主,通过振幅和换手率来判断股票的走势和市场认可度,价格趋势的要求是收盘价大于昨日的最低价,以包含对于短期的推动因素,筛选出符合标准的标的,以期望找到短期的波动性股票。
有何风险?
该选股策略仍然以技术面指标为主,而且主要是短期的技术面指标,同时价格趋势的要求过于简单,可能会误判一些股票。同时价格趋势指标容易被市场大单拉升而出现较大的波动。
如何优化?
为减少筛选出来的标的中的误判,可以加入更加完备的技术面指标,如成交量、资金流向、RSI等指标,以充分判断股票的走势情况。同时可以增加对于价格波动性的判断,例如波动率指标等。此外,还需要考虑股票的基本面影响,以辅助技术面分析的判断。
最终的选股逻辑
选股条件为:振幅大于1,换手率>2%且<9%,收盘价大于昨日的最低价,并加入基本面因素的判断以及更多的技术面指标以求更加精准地筛选出符合条件的标的。
同花顺指标公式代码参考
选股条件为:振幅大于1,换手率>2%且<9%,收盘价大于昨日的最低价。
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: CLOSE>REF(LOW,1);//收盘价大于昨日的最低价
SYMBOL: C1 AND C2 AND C3;
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.stock_basic(list_status='L', exchange='SSE', fields='ts_code,symbol,name,industry,list_date')
current_date = '20220308'
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for index, row in stock_data.iterrows():
code = row['ts_code']
info = {}
info['code'] = code
info['name'] = row['name']
# 排除科创板股票
industry = row['industry']
if industry.startswith('688'):
continue
# 获取技术数据
tech_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20190101', end_date=current_date, fields='high,low,close,vol')
if tech_data.empty or tech_data['low'].shift(1).dropna().reset_index(drop=True).rename('last_low') > tech_data.iloc[1:, 3].reset_index(drop=True):
continue
# 获取其它技术指标
if tech_data.iloc[-1]['high'] - tech_data.iloc[-1]['low'] <= 0 or tech_data.iloc[-1]['vol'] / pro.stock_basic(ts_code=code).iloc[0]['total_share'] <= 0.02 or tech_data.iloc[-1]['vol'] / pro.stock_basic(ts_code=code).iloc[0]['total_share'] >= 0.09:
continue
selected_stocks.append(info)
if len(selected_stocks) >= length:
break
return selected_stocks
致辞
本次问答为问财量化选股策略逻辑的第六十八篇,该选股策略主要以技术面指标为主,加入收盘价比昨日最低价高的判断条件,以筛选出符合标准的股票。在未来的选股过程中,应该结合更多的市场因素,建立更全面、更科学的量化分析体系,以获得更好的选股效果。
## 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?
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