(supermind)振幅大于1、昨天3连板、500日内至少2次涨停_

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:振幅大于1,昨天连续3日涨停,500日内至少2次涨停。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要考虑了以下几个方面:1. 振幅大于1,可以过滤出市场活跃的高热度标的;2. 昨天连续3日涨停,可以反映出市场对该标的的买入热情;3. 500日内至少2次涨停,可以反映出该标的的长期投资价值。

有何风险?

该选股策略存在以下风险:

  1. 过度追求涨停板数量,忽略标的长期投资价值;
  2. 存在板块集中风险,容易造成过度集中持仓;
  3. 对于高估值标的容易过度买入。

如何优化?

为了优化该选股逻辑,可以考虑以下方案:

  1. 结合行业分析、估值等因素,全面评估标的的价值;
  2. 适当考虑资金量大小、分散化等风险控制策略,降低风险;
  3. 加入其他交易指标如均线、KDJ等,提高其选择标的的准确性。

最终的选股逻辑

改进后的选股逻辑如下:

  1. 振幅大于1;
  2. 昨天连续3日涨停;
  3. 500日内至少2次涨停;
  4. 结合行业分析、估值等因素综合分析。

同花顺指标公式代码参考

该选股逻辑的通达信指标公式如下:

暂无

python代码参考

import pandas as pd
from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("YOUR_ACCOUNT", "YOUR_PASSWORD"))

klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2101", 24 * 60 * 60, data_length=500) # 获取 df 数据, 日线为周期
df = pd.DataFrame(klines)

C1 = (df['high'] - df['low'] >= 1)
C2 = df.groupby('contract.symbol')['pct_chg'].apply(lambda x: (x.shift(1) == 9.00) & \
                                                             (x.shift(2) == 9.00) & \
                                                             (x.shift(3) == 9.00)).astype(int)
C3 = df.groupby('contract.symbol')['pct_chg'].apply(lambda x: (x > 9.00)).rolling(window=500).apply(lambda x: x.sum() > 1, raw=True)

selector = (C1 & C2 & C3).astype(int)
result = df[selector == 1].index.tolist()
    ## 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。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
收益&风险
源码

评论