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，且其集中度必须在70%以下。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高。
- 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
- 要求选股集中度在70%以下，指的是该股份额在前20%股东中持股比例之和，过高的集中度可能会导致一些不可预测的风险。
有何风险？
- 过高的波动性可能会导致投资者的担忧和风险控制难度的提高。
- 60开头的股票并不能完全代表该市场的优质股票，可能会导致漏选。
- 集中度在70%以下仍然可能存在风险，需要根据公司背景以及市场的实际情况进行深入分析。
如何优化？
- 可以加入基本面指标进行筛选，以获取更全面的投资画像。
- 选择60开头的股票并结合其他筛选条件，可以更加准确地体现市场中的优质股票。
- 可以考虑加入一些风险控制模型，避免错过高波动性、高集中度的高收益股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、60开头的股票，且其集中度必须在70%以下。
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;
//集中度70%以下
COND3:=INSTR(SUBSTR(GAOJIYIDONGKFHL, 1, LENGTH(GAOJIYIDONGKFHL)-1), "%")<=70;
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
//按热度排序
SORTFIELD:=XGB;
SIGNAL:=SORTBY(SORTFIELD, 1, CONDITION);
Python代码参考
import akshare as ak
import datetime
today = datetime.date.today()
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)
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']
#集中度70%以下
df['集中度'] = df['高管一括分红率'].str.strip('%').astype(float)
df = df[df['集中度'] <= 70]
#按热度排序
df = df.sort_values(by='个股热度', ascending=False)
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
