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10,三连阴。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股票的波动性、趋势和技术因素。其中，对于近25个交易日来说，有单日涨幅大于等于百分之10的股票应当可以视为具有较强涨势的股票，而三连阴则意味着股票可能遭遇了一波下跌。综合考虑这些因素可以帮助投资者筛选出具有强劲的上涨趋势并且具有一定技术基础的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 市场因素难以全面地纳入考量，可能会导致选取到一些不理想或不稳定的股票。
- 只考虑了最近25个交易日的数据，不能全面反映长期趋势，投资者应谨慎选择。
- 受行情和市场波动影响较大，容易引起过度关注和投资情绪波动。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的效率和筛选能力，我们建议增加以下考虑：
- 将市场因素例如资金流向等加入选股因素中，全面考虑市场供需关系和趋势。增加对长期趋势的考虑，以更全面的数据来指导投资决策。
- 继续融入基本面和技术面因素，以多角度的方式进行筛选，更全面、准确地鉴别出优质股票。
- 根据股票市场情况，定期修正和调整选股因素的权重和筛选范围，增加动态性和适应性。
最终的选股逻辑
综合以上考虑，我们建议选股逻辑如下：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10。
- 三连阴。
- 加入市场因素例如资金流向等，全面考虑市场供需关系和趋势。
- 继续结合基本面和技术面因素进行多角度筛选。
- 根据股票市场情况定期修正和调整选股因素和权重。
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((LOW<LOW[1])AND(LOW[1]<LOW[2]),1,0);
C4 = // 结合市场因素的选股策略
C5 = // 结合技术指标的选股策略
C6 = IF(ROE > A, 1, 0);
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5*C6;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(), 1, 0)
C2 = np.where(abs((df['close'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1)) > 0.1, 1, 0)
C3 = np.where((df['low'] < df['low'].shift(1)) & (df['low'].shift(1) < df['low'].shift(2)), 1, 0)
C4 = // 结合市场因素的选股策略
C5 = // 结合技术指标的选股策略
C6 = np.where(df['roe'] > A, 1, 0)
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5 * C6
result = 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？
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。
