(supermind)振幅大于1、现量大于1万手

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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、周K线上穿30周线。该策略以技术面为主,选择波动较大、成交量较大、周线上穿均线且具有一定上涨潜力的股票。

选股逻辑分析

选股逻辑同样主要聚焦于股票的技术面,通过振幅和现量筛选波动较大、成交量较大的品种,再通过选取高开、周线等指标,判断其具有一定上涨潜力,并加入周K线上穿30周线的条件,以寻找购买机会。

有何风险?

该选股方式同样没有考虑公司基本面以及其他可能存在的风险因素,存在选股不精准的情况。同时,选股条件过于简单,可能会导致选股观察过于狭窄,忽略了其他可能存在的股票走势类型。同时,周线指标容易受到市场大环境影响,不适用于快速波动行情的短线交易策略。

如何优化?

加入其他技术指标,如均线、MACD等,以更全面的角度研究股票走势,同时加入公司基本面相关的指标,如市盈率、市净率、净资产收益率等指标,从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况,提高选股的准确度。针对周K线指标的局限性,可以加入其他周期的K线指标,以提高选股的精度。

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、周K线上穿30周线,加入均线、MACD等技术指标以及市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标,从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况,以提高选股的精确度。同时加入其他周期的K线指标,以减少周K线指标的局限性,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 (WEEKLY AND CROSSES(CLOSE,MA(VOL,30))) 

以上为同花顺选股指标公式,包括振幅、交易量、高开、周线上穿均线等条件。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标,通过技术面与基本面相结合,提高选股的精确度,并加入其他周期的K线指标,以减少周K线指标的局限性,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():
        weekly_data = pro.weekly(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']]
        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']]
        basic_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'circ_mv', 'pe', 'pb', 'roe']]
        if weekly_data.empty or len(weekly_data) < 15 or daily_data.empty or len(daily_data) < 8 or basic_data.empty or basic_data.iloc[-1]['circ_mv'] < 5000000000:
            continue
        if daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close'] or weekly_data.iloc[-1]['close'] <= weekly_data.iloc[-1]['ma30']:
            continue
        selected_stocks.append((name, ts_code))
    return selected_stocks

以上为Python代码实现,包括振幅、交易量、高开、周线上穿均线等条件筛选,并通过技术面与基本面相结合,提高选股准确度。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标,通过技术面与基本面相结合,提高选股的精确度,并加入其他周期的K线指标,以减少周K线指标的局限性,提高选股的准确度。

    ## 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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