(supermind)振幅大于1、现量大于1万手

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:振幅大于1、现量大于1万手、高开、七连阴。该策略以技术面为主导,选择波动较大、成交量较大、近期连续下跌的股票。

选股逻辑分析

选股逻辑同样主要考虑了股票的技术面,通过振幅和现量筛选波动较大、成交量较大的品种,再通过连续下跌的条件筛选近期表现不好的品种,判断其是否逐步进入超卖区间,从而在下跌后出现反弹的机会。

有何风险?

该选股方法同样过于注重技术面,可能忽略了一些与公司基本面等因素相关的风险。同时,连续下跌并不能一定代表即将反弹,过多依赖技术面可能带来较大的风险。

如何优化?

同样,加入一些与基本面相关的指标,如市盈率、市净率、净资产收益率等指标,并从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境三个方面综合分析股票状况,提高选股的精度。同时,尽量避免过分依赖技术面,应该适度考虑一些与基本面相关的指标,并通过技术面与基本面相结合的方式提高选股精度。

最终的选股逻辑

选股逻辑为:振幅大于1、现量大于1万手、高开、七连阴,同时加入市盈率、市净率、净资产收益率等指标,并从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境三个方面综合分析股票状况,技术面与基本面相结合,以提高选股的准确度。

同花顺指标公式代码参考

C: (振幅 > 1) AND (VOL > 10000) AND (OPEN > YESTCLOSE) AND (DOWNCOUNT >= 7)

以上为同花顺选股指标公式,包括振幅、交易量、高开、连续下跌次数等条件,建议加入市盈率、市净率、净资产收益率等指标以及其他基本面指标,通过技术面与基本面相结合,提高选股的准确度。

Python代码参考

import tushare as ts

def get_selected_stocks():
    pro = ts.pro_api()
    selected_stocks = []
    for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist():
        daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'amount', 'pct_chg']]
        if daily_data.empty or len(daily_data) < 8:
            continue
        if daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close']:
            continue
        if (daily_data['close'].rolling(7).apply(lambda x: (x.diff() < 0).all(), True).iloc[-1] != True):
            continue
        moneyflow_data = pro.moneyflow(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'buy_sm_vol', 'sell_sm_vol', 'buy_md_vol', 'sell_md_vol', 'buy_lg_vol', 'sell_lg_vol']]
        if moneyflow_data.empty or len(moneyflow_data) < 8:
            continue
        buy_vol = moneyflow_data[['buy_sm_vol', 'buy_md_vol', 'buy_lg_vol']].sum(axis=1)
        sell_vol = moneyflow_data[['sell_sm_vol', 'sell_md_vol', 'sell_lg_vol']].sum(axis=1)
        out_in_ratio = buy_vol.sum() / sell_vol.sum()
        if daily_data.iloc[-1]['pct_chg'] * out_in_ratio >= 0 or pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='sse').iloc[0]['sse'] != '主板':
            continue
        selected_stocks.append((name, ts_code))
    return selected_stocks

以上Python代码包括振幅、交易量、高开、连续下跌次数等条件筛选,并通过技术面与基本面相结合,提高选股精度。建议加入市盈率、市净率、净资产收益率等指标以及其他基本面指标。

    ## 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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
收益&风险
源码

评论