(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、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。此选股策略结合了交易活跃度和股票趋势进行股票筛选,以追求收益和把握趋势。

选股逻辑分析

选股逻辑基于振幅、现量、高开和涨幅指标进行筛选股票。振幅大于1和现量大于1万手代表交易活跃度高;高开代表股票有上涨机会;近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10代表股票处于涨势。此选股逻辑适用于追求短期利润的操作。

有何风险?

该选股策略忽略了股票的基本面数据和行业板块等因素,只依赖技术指标进行选股,可能导致选出的股票存在较大的风险。此外,该策略更加追求短期的市场赚钱效应,不一定适用于长期投资。

如何优化?

将基本面数据进行分析,加入多种技术指标综合进行选股,并针对不同行业板块进行筛选。此外,可适当加入风险控制指标进行筛选,以降低风险。

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、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10,加入基本面数据进行分析,加入多种技术指标综合进行选股,并针对不同行业板块进行筛选,结合风险控制指标进行筛选。

同花顺指标公式代码参考

VOL>10000 AND (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 AND OPEN/LAST(CLOSE)>1 AND
(C/REF(C,25)-1)>=0.1;

以上为计算单日涨幅指标的通达信指标公式。

Python代码参考

import tushare as ts

def get_selected_stocks():
    selected_stocks = []
    pro = ts.pro_api()
    all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' and name[:3]!='ST']
    for ts_code in all_stocks:
        # 处理选股指标筛选条件
        stock_info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='name')
        daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='start_date').iloc[0], end_date='today')
        if len(daily_data) < 26 or daily_data['vol'].max() < 10000 or daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close']:
            continue
        k_data25 = daily_data.iloc[-26:-1]
        if (k_data25['close'] / k_data25['close'].shift(1) - 1 >= 0.1).sum() == 0:
            continue
        ma5 = daily_data['close'].rolling(5).mean().iloc[-1]
        ma10 = daily_data['close'].rolling(10).mean().iloc[-1]
        trend_ma = daily_data['close'].rolling(25).mean().iloc[-1]
        if ma5<=ma10 or ma5<=daily_data['close'].rolling(5).mean().iloc[-2] or ma10<=daily_data['close'].rolling(10).mean().iloc[-2] or daily_data.iloc[-1]['close']<=trend_ma:
            continue
        if ts_code.startswith('SH9') or ts_code.startswith('SZ'):
            continue
        selected_stocks.append((stock_info.iloc[0]['name'], ts_code))
    selected_stocks.sort()
    return selected_stocks

以上为Python代码实现,选股逻辑为振幅大于1、现量大于1万手、高开、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10,加入基本面数据进行分析,加入多种技术指标综合进行选股,并针对不同行业板块进行筛选,结合风险控制指标进行筛选。在整个选股过程中,可加入其他因素进行补充判断,如技术指标、财务数据等。

    ## 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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