问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停以及前日实际换手率在3%~28%之间的股票进入待投资池。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较大，容易出现涨幅；
- 前25天至少有1次涨停代表市场对该股票认可度高；
- 前日实际换手率在3%~28%之间，代表股票有一定的活跃度；
- 选股策略综合考虑了技术面和基本面的因素，可以较好地辅助股票投资决策。
有何风险？
- 公司经营状况不佳，净利润同比下降，导致选出的股票出现较大波动；
- 股市行情不佳，导致选出的股票涨幅不如预期；
- 市场热度不足，股票交易不活跃。
如何优化？
- 加入更多的技术指标如KDJ、MACD等，增加选股精准度；
- 结合公司基本面分析，评估股票成长性和价值投资潜力；
- 对选股结果进行风险控制，控制单只股票投资比例，增加投资组合的多样性。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停以及前日实际换手率在3%~28%之间的股票进入待投资池。
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:=BARSSINCE(HIGH=REF(MAX(HIGH,1),1))/COUNT>=1 AND (BARSSINCE(CLOSE=REF(MAX(HIGH,1),1))/COUNT>COUNT-25);
// 前日实际换手率在3% ~ 28% 之间
COND4:=VOL>=REF(VOL,1)*3/100 AND VOL<=REF(VOL,1)*28/100;
// 综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND4;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
import talib
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","实际换手率":"turnover"}, 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)
# 前日实际换手率在3%~28%之间
cond4 = (stock_df['turnover'] >= stock_df['turnover'].shift(1) * 0.03) & (stock_df['turnover'] <= stock_df['turnover'].shift(1) * 0.28)
# 综合条件
basic_cond = cond1 & cond2 & cond4
df = stock_df.loc[basic_cond].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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