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，且所选股票为深证主板中市盈率0-29.01、市净率0-3.11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，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；
- 根据市盈率和市净率合理筛选股票，以确定较为合理的估值，规避高估和低估的公司风险；
- 综合以上三个指标，筛选出具有较大涨幅和收益，财务指标合理的优质个股，并具有一定的投资价值。
有何风险？
- 企业估值筛选可能存在股市波动和市场热度变化导致筛选结果带有较大偏差的风险；
- 振幅大的股票可能风险较高，不适合所有投资者；
- 选股结果仅基于历史数据，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；
- 按照市场波动情况，可适量调整企业估值筛选条件，以尽量避免市场热度变化对股票筛选产生的影响；
- 参考历史财务数据、产业趋势、经济政策等多方面因素，深度研究股票潜在价值，以确定较为合理的股票估值；
- 细化企业性质筛选条件，以更精准地挑选具有潜在价值的优质股票。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停，且所选股票为深证主板中市盈率0-29.01、市净率0-3.11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:=REF(HIGH=LOW AND HIGH/REF(CLOSE,1)>1.097, COUNT-1)>(COUNT-25);
// 筛选市盈率和市净率
COND3:=PE>0 AND PE<29.01 AND PB>0 AND PB<3.11;
// 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", "市盈率":"PE", "市净率":"PB"}, 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)
# 市盈率和市净率筛选条件
cond3 = (stock_df['PE'] > 0) & (stock_df['PE'] < 29.01) & (stock_df['PB'] > 0) & (stock_df['PB'] < 3.11)
# 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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