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，昨日换手率乘以今日竞价成交量/昨日成交量在0.5与2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，容易有较大的涨幅和收益；
- 前25天至少有1次涨停代表市场对该股票认可度高；
- 换手率的增长和成交量的变化反映出市场对股票的参与度；
- 运用昨日换手率和竞价成交量相对变化判断参与度变化幅度。
有何风险？
- 换手率和成交量的变化可能受到一些非经济因素的影响；
- 基于技术面和历史数据的选股方法可能忽略了公司基本面的影响；
- 昨日换手率和竞价成交量的相对变化也可能存在一定的滞后性。
如何优化？
- 加入更多基本面因素如财报，行业板块等；
- 利用更多的技术面指标来确定股票的价值和未来走势；
- 选股后在个股持有的过程中，需要关注市场变化，及时进行调整；
- 在进行选股和持仓的过程中，根据个人风险偏好合理控制仓位。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，前25天至少有1次涨停，昨日换手率乘以今日竞价成交量/昨日成交量在0.5与2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);
// 昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比例在0.5到2之间
COND3:=(VOLVAL_TODAY/VOLVAL_YESTERDAY)>0.5 AND (VOLVAL_TODAY/VOLVAL_YESTERDAY)<2;
// 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
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)
# 昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比例在0.5到2之间
vol_yesterday = stock_df['volume'].shift(1)
vol_today = stock_df['bid_volume'] + stock_df['ask_volume']
cond3 = ((vol_today / vol_yesterday) > 0.5) & ((vol_today / vol_yesterday) < 2)
# 综合条件
basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
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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