(supermind)振幅大于1、换手率_2%且_9%、酷特智能早晨之星_

用户头像神盾局量子研究部
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%、酷特智能早晨之星的股票。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,同时通过酷特智能早晨之星指标来寻找明天有望涨的个股。

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,并通过酷特智能早晨之星指标来辅助判断个股走势。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。酷特智能早晨之星是一种技术分析指标,通过观察前一日的股票走势,以及当前日开盘价、最高价、最低价和收盘价的关系来识别市场趋势。

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。同时,酷特智能早晨之星是一种较为主观的技术分析指标,需要有较为丰富的经验和技巧才能够较为准确地识别。

如何优化?

可以加入其他技术分析指标辅助判断个股走势,如相对强势指标、动量指标等方面。同时,可以设置严格的筛选条件,从而减少选股风险。另外,可以结合基本面等因素进行综合考虑,以更为全面的方式进行选股。

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%、酷特智能早晨之星的股票。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,辅以酷特智能早晨之星指标来寻找明天有望涨的个股。

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%、酷特智能早晨之星的股票。

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: HHV(CLOSE, 2)<REF(HHV(CLOSE, 2), 5) AND CLOSE<=OPEN AND OPEN<REF(CLOSE,1) AND REF(OPEN,1)<REF(CLOSE,1);//酷特智能早晨之星

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')
        # 获取酷特智能早晨之星
        tech_data = pro.daily(ts_code='', trade_date=trade_date, fields='ts_code,open,high,low,close')
        if tech_data.empty:
            continue
        # 筛选符合条件的股票
        for index, row in tech_data.iterrows():
            if row['open'] > row['close']:
                continue
            if row['high'] != max(row['open'], row['close'], row['low']):
                continue
            if i == 1 and row['open'] <= talib.MAX(tech_data['high'].shift(1).head(2), 2)[-1]:
                continue
            if i == 2 and row['open'] <= talib.MAX(tech_data['high'].shift(2).head(3), 2)[-1]:
                continue
            if i == 3 and row['open'] <= talib.MAX(tech_data['high'].shift(3).head(4), 2)[-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%、酷特智能早晨之星的股票的问答。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,辅以酷特智能早晨之星指标来寻找明天有望涨的个股。

    ## 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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