问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10,60开头的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在前一个选股逻辑的基础上添加了股票代码的限制。这种特定股票选择的方法被称为“数字选择股票”，通常通过对股票代码的限制来选择一定的投资组合。因此，使用这种方法来选择股票可能会带来一定的偏差。
有何风险？
以下是该选股逻辑可能存在的风险：
- 数字选择股票可能会导致过度拟合，使选股策略的可靠性降低；
- 过度关注短期涨势和市场情况，可能会忽略公司的基本面和长期业绩。
如何优化？
为了降低上述风险，可以采取以下优化措施：
- 使用更多的基础筛选条件以减少对股票代码的依赖，同时保持选股策略的关注点；
- 建立完整的选股策略体系，融合多个指标和因素，提高选股策略的稳定性。
最终的选股逻辑
基于上述考虑，我们综合出以下选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 近25个交易日单日涨幅大于等于百分之10；
- 股票代码以60开头。
同花顺指标公式代码参考
C1 = IF(HIGH-LOW>ATR(CLOSE,20),1,0);
C2 = IF(ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1))>=0.1,1,0);
C3 = IF(LEFT(AGS.CODE,2)==60,1,0);
SELECTOR = C1*C2*C3;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, DESCEND(VOLUME));
python代码参考
import pandas as pd
import talib as ta
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
def long_term_consistency(df, n):
pass
def short_term_momentum(df, n):
return df['return'][-1] > 0
def market_sentiment(df, n):
return pd.Series(df['high'] / df['close'].shift(1)).rolling(25).apply(lambda x: (x >= 1.1).any()).iloc[-1]
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(df['close'], 20), 1, 0)
C2 = np.where(abs((df['close'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1)) >= 0.1, 1, 0)
C3 = np.where(df['code'].astype(str).str.startswith('60'), 1, 0)
selector = C1 * C2 * C3
result = df.sort_values(by='volume', ascending=False).index[np.argsort(np.argsort(selector))]
## 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？
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