(supermind)振幅大于1、机器人概念且流通市值小于100亿、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:振幅大于1,机器人概念且流通市值小于100亿,现量大于1万手,高开。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑了技术面与基本面综合因素,综合考虑股票的波动性、投资价值、投资热度、资金流向等多个因素,寻找具有较高收益潜力与安全性的股票。

有何风险?

由于该选股策略主要考虑了基本面和技术面的因素,而忽略了股票所属的板块、政策等因素,可能存在选出的股票风险较大的情况,同时由于考虑市场情况,此类股票可能存在“过度热点”的可能。

如何优化?

可以在已有的基础上,加入板块、宏观经济、政策等因素,并对基本面和技术面的指标进行数据加权和综合分析,更加全面地评估股票的投资潜力与风险。

最终的选股逻辑

综上所述,笔者设计的选股逻辑如下:

  1. 振幅大于1;
  2. 机器人概念;
  3. 流通市值小于100亿元;
  4. 现量大于1万手;
  5. 当日开盘价高于昨日收盘价。

同花顺指标公式代码参考

以下是通达信指标的代码示例:

F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:CONCEPT("机器人概念"); // 机器人概念
F03:CAPITALIZATION < 10000000000; // 流通市值小于100亿
F04:VOLUME > 10000; // 现量大于1万手
F05:O > REF(CLOSE, 1); // 高开

FILTER:F01 AND F02 AND F03 AND F04 AND F05;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT IF(F05, 1, 0) AS GOTO;

python代码参考

通过 Python 代码实现该策略的选股逻辑:

def stock_filter(dv, symbol):
    high = dv.get_ts('high', symbol=symbol)
    low = dv.get_ts('low', symbol=symbol)
    concept_robot = dv.get_ts('concept', symbol=symbol).apply(lambda x: "机器人" in x)
    circulation_market_cap = dv.get_ts('circulation_market_cap', symbol=symbol)
    volume = dv.get_ts('volume', symbol=symbol)
    close = dv.get_ts('close', symbol=symbol)
    open = dv.get_ts('open', symbol=symbol)

    #计算标志:振幅大于1、流通市值小于100亿、机器人概念、现量大于1万手、高开
    selected_stocks = (
        (high / low - 1 > 0.01).any(axis=0) &
        concept_robot &
        (circulation_market_cap < 10000000000) &
        (volume > 10000) &
        (open > close.shift(1))
    )

    #按照热度排名进行排序
    selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by='heat_rank', ascending=False)

    return selected_stocks.index.tolist()

该代码示例使用Python实现该选股逻辑,综合运用技术面与基本面两方面的指标进行股票筛选,提高投资效果及安全性。

    ## 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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