(问财量化交易策略)按今日竞价金额排序前5_、竞价涨幅>-2<5、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,竞价涨幅>-2<5,按今日竞价金额排序前5

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于高点和竞价涨幅的。首先,它要求股票在最近两天内有最高的收盘价。这表明股票在短期内有较强的上涨动力。然后,它要求股票在竞价阶段的涨幅大于-2并且小于5。这表明股票在竞价阶段有较强的买入意愿,但又没有过高的买入压力。最后,它按照今日竞价金额排序前5,这意味着股票在竞价阶段的交易量较大,可能有更多的买入机会。

有何风险?

这个策略的逻辑是基于高点和竞价涨幅的,因此它可能会忽略一些重要的因素。例如,如果股票的高点是由于市场情绪的短暂波动而产生的,而不是真正的上涨趋势,那么这个策略可能会选择错误的股票。此外,如果股票在竞价阶段的涨幅过大,那么它可能会选择一些高估的股票,而不是真正有潜力的股票。

如何优化?

为了优化这个策略,我们可以考虑加入一些其他的因素。例如,我们可以考虑加入股票的市盈率、市净率等财务指标,以更好地评估股票的价值。此外,我们还可以考虑加入一些技术指标,例如移动平均线、布林线等,以更好地判断股票的趋势。

最终的选股逻辑

高点为两日最高,竞价涨幅>-2<5,市盈率≤20,市净率≤2,移动平均线在20日线以上,布林线在中轨以上,按今日竞价金额排序前5

python代码参考

import tushare as ts

# 设置token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有股票的高点、竞价涨幅、市盈率、市净率、移动平均线和布林线数据
data = pro.realtime_quotes('600036.XSHG')

# 选择符合条件的股票
selected = []
for d in data:
    if d['high'] >= d['close'][-2:] and d['pre_close'] * 1.05 <= d['close'] and d['pe'] <= 20 and d['pb'] <= 2 and d['ma20'] > d['ma60'] and d

    ## 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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