问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、前25天至少有1次涨停，且企业性质满足一定条件（比如高成长、高盈利、高分红等），进入待投资池。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较大，可能存在较大的涨幅和收益；
- 前25天至少有1次涨停的股票代表市场对该股票认可度较高，市场情绪可能较好；
- 合理选择企业性质，比如高成长、高盈利、高分红等条件，可以挖掘潜在的优质股票，具有较高的投资价值；
- 综合以上三个指标，筛选出具有较大涨幅和收益有基本面保障的优质个股，并具有一定的投资价值。
有何风险？
- 企业性质选择不当可能低估高质量公司或高估低质量公司；
- 振幅大的股票风险较高，可能导致较大的波动，并不适合所有投资者；
- 选股结果仅是基于历史数据，未必能够准确预测未来股票表现。
如何优化？
- 依托专业投研团队，深入挖掘企业基本面，综合考虑周期、行业、政策等因素，以确定符合市场经济发展大势的优质企业；
- 权衡企业成长性、盈利性、资本利润率等指标，综合比较确定企业性质；
- 参考科技股、消费股等特点，挖掘具有高成长、高盈利、优质股息等特点的企业；
- 合理设计排序指标的权重，以更具时效性地排序。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停，且企业性质满足一定条件（比如高成长、高盈利、高分红等），进入待投资池。
同花顺指标公式代码参考
// 振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
// 前25天至少有1次涨停
COND2:=REF(HIGH=LOW AND HIGH/REF(CLOSE,1)>1.097, COUNT-1)>(COUNT-25);
// 企业性质筛选条件
COND3:=YOUR_CONDITIONS;
// 综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
from datetime import datetime, timedelta
from talib import abstract
def get_trade_data(stock_code):
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
stock_df.rename(columns={"日期":"date","开盘":"open","最高":"high","最低":"low","收盘":"close","成交量":"volume","成交额":"amount", "竞买价": "bid", "竞卖价": "ask", "竞买量":"bid_volume", "竞卖量":"ask_volume"}, inplace=True)
stock_df.sort_values("date", ascending=True, inplace=True)
# 振幅大于1
cond1 = (stock_df['high'] - stock_df['low']) / stock_df['low'] > 0.01
# 前25天至少有1次涨停
cond2 = (stock_df['high'] == stock_df['low']) & (stock_df['high'] / stock_df['close'].shift(1) > 1.097)
# 企业性质筛选条件
cond3 = YOUR_CONDITIONS
# 综合条件
basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
df = stock_df.loc[basic_cond].sort_values('close', ascending=False).reset_index(drop=True)
return df
def select(df):
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。
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