问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1、昨天有3连板、前日实际换手率>3～28。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑市场资金流向和技术面指标。振幅大于1可以反映出市场的活跃度，昨天有3连板则可以反映出市场资金对该股票的认可度高，前日实际换手率选取了一定范围，可以从侧面反映出市场资金的活跃程度。该选股逻辑以市场资金为主要参考因素，具有一定的可靠性和操作性。但该选股逻辑过于依赖市场资金的流向，容易受到市场情绪波动的影响而产生较大的风险。
有何风险？
以下是该选股策略存在的风险：
- 该选股逻辑过于依赖市场资金的流向，容易受到市场情绪和资金波动的影响而产生较大的风险；
- 没有考虑公司基本面和行业因素的影响，选出的股票可能被市场高估、内在价值低；
- 没有加入其他技术指标，容易遇到股票出现暴跌或被套的情况。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下优化方案：
- 综合运用技术面和基本面指标选股。不仅要关注市场活跃度和资金流向，还要考虑公司股票的业绩增长情况、盈利能力等基本面数据和行业趋势等因素，以更全面地衡量股票价值；
- 选取更加稳健的蓝筹股票或龙头企业，避免遇到市场突然波动风险；
- 加入其他技术指标，如移动平均线、相对强弱指标等，以提高选股效率和精度。
最终的选股逻辑
改进后的选股逻辑如下：
- 筛选振幅大于1的股票；
- 在1的基础上，筛选昨天有3连板的股票；
- 在2的基础上，筛选前日实际换手率在3%~28%之间的股票；
- 从以上选股条件中挑选业绩稳定、有一定盈利能力、相对估值较低的蓝筹股票或龙头企业。
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：
C1 := (HIGH - LOW) > 1;
C2 := (REF(CLOSE, 1) > REF(CLOSE, 2)) AND (REF(CLOSE, 2) > REF(CLOSE, 3));
C3 := (VOL > 0) AND (VOL / CAPITALIZATION * CLOSE < 0.28) AND (VOL / CAPITALIZATION * CLOSE > 0.03);
SELECTOR := C1 AND C2 AND C3;
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=300) # 获取 df 数据，周期为日K线
df = pd.DataFrame(klines)
C1 = (df['high'] - df['low'] >= 1)
C2 = df.groupby('contract.symbol')['close'].apply(lambda x: (x.shift(1) > x.shift(2)) & \
(x.shift(2) > x.shift(3))).astype(int)
C3 = (df['volume'] > 0) & \
(df['volume'] / df['float_shares'] * df['close'] < 0.28) & \
(df['volume'] / df['float_shares'] * df['close'] > 0.03)
selector = (C1 & C2 & C3).astype(int)
result = df[selector == 1].sort_values('amount', ascending=False).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。
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