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,价格＜12
选股逻辑分析
该选股策略在原有的基础上增加了价格调节条件，即选出股票价格在12元以下的股票，在保证波动性和市场强势的基础上，凸显了在低价股中的选择。选股逻辑包括以下三个方面：1. 振幅大于1，关注股票波动性；2. 近25个交易日单日涨幅大于等于10%，关注股票强势表现；3. 价格＜12，关注股票价值。该选股策略较为简单直接，选取的股票也更依赖于市场情绪和热度。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 忽略了股票其他基本面和技术面的指标，如市盈率和均线等，无法得知股票的潜在上涨空间和可能的风险。
- 坚持低价股，忽略了市场上其他较为成熟的公司，可能会面临较大的竞争。
- 受到市场情绪和热度的影响，可能无法准确反映股票的真实价值。
如何优化？
对于以上的风险，可以从以下方面对选股策略进行优化：
- 结合其他技术指标和基本面指标进行筛选，比如市盈率、业绩增长率等，来更全面地了解股票的潜在上涨空间和可能的风险。
- 综合考虑产品、品牌、营销策略和知名度等方面的综合特征，来确保选择的股票更有潜力。
- 不要过于注重市场情绪和热度，而是更加注重实际的价值评估，从而减少选股策略的主观性。
最终的选股逻辑
据此，我们最终确定的选股逻辑为：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。
- 股票价格＜12元。
- 结合其他技术指标和基本面指标进行筛选。
- 综合考虑产品、品牌、营销策略和知名度等方面的综合特征。
- 不过度注重市场情绪和热度，注重实际价值评估。
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(CLOSE < 12, 1, 0);
C4 = // 结合其他技术指标和基本面指标的指标公式。
C5 = // 综合考虑产品、品牌、营销策略和知名度等方面的综合特征的指标公式。
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5;
RESULT= SORT_RANK(SELECTOR, DESCEND(HEAT));
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
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['close'] < 12, 1, 0)
C4 = // 结合其他技术指标和基本面指标的指标公式。
C5 = // 综合考虑产品、品牌、营销策略和知名度等方面的综合特征的指标公式。
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5
result = df.sort_values(by='heat', 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？
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。
