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,前25天有涨停。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了波动性、短期涨幅和市场供需三个因素，振幅大于1表明该股票具有波动性，近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10表明该股票具有较好的短期涨势，前25天有涨停则表明市场对该股票预期较高。因此，该选股逻辑主要选股对象为市场热点、且近期有较好涨势的个股。
有何风险？
以下是该选股逻辑可能存在的风险：
- 近期涨势和热度可能导致价格被过度高估，特别是在热门板块中；
- 近期涨势和热度可能受到市场情绪波动的影响，存在操作风险；
- 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？
为降低上述风险，可采取以下优化措施：
- 在选择涨停的标准时，应该考虑公司的基本面和长期业绩，避免过度关注近期市场涨势；
- 选取热门板块中较为优质的个股，避免价格被过度高估；
- 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；
- 前25天有涨停；
- 着眼于热门板块和市场热度、近期涨势的股票。
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 = COUNT(AMOUNT/HIGH,25)>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[x == x.max()].count() > 0)[-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(market_sentiment(df, 25), 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？
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。
