问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、开盘价在十日均线左右、三连阴。该策略旨在寻找处于调整期、市场情绪较差的股票。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明短期内波动较大；
- 开盘价在十日均线左右说明股票处于调整期；
- 连续三天收盘价均低于前一天收盘价表明市场情绪较差，以悲观预期推动价格下跌。
有何风险？
- 忽略公司基本面因素，可能选出潜在标的不佳的股票；
- 盲目追求短期内的跌幅，可能会遭受较大的风险。
如何优化？
- 在保证技术指标因素的前提下，结合公司基本面因素进行选择；
- 建立风险控制机制，限制单只股票的持仓比例，及时止亏止损。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、开盘价在十日均线左右、连续三天收盘价均低于前一天收盘价。该策略旨在寻找处于调整期、市场情绪较差的股票，同时在保证技术指标因素的前提下，结合公司基本面因素进行选择。
同花顺指标公式代码参考
# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)
# 判断开盘价在十日均线左右
ma10 = MA(CLOSE, 10)
picks_ma10 = IF((OPEN > ma10*0.95) & (OPEN < ma10*1.05), 1, 0)
# 判断连续三天收盘价均低于前一天收盘价
signal1 = LLV(CLOSE, 3)
signal2 = REF(LLV(CLOSE, 3), 1)
signal3 = REF(REF(LLV(CLOSE, 3), 1), 1)
signal = IF((signal1 < signal2) & (signal2 < signal3), 1, 0)
picks_signal = signal
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_signal
picks_final = SortBy(picks, VOL, descending=True)
# 输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 0)
python代码参考
# 计算振幅
df['amplitude'] = 100 * (df['high'] - df['low']) / df['close']
picks_amplitude = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].tolist())
# 判断开盘价在十日均线左右
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
df['picks_ma10'] = ((df['open'] > ma10*0.95) & (df['open'] < ma10*1.05)).apply(lambda x: True if x else False)
picks_ma10 = set(df[df['picks_ma10']]['ts_code'].tolist())
# 判断连续三天收盘价均低于前一天收盘价
df['signal1'] = df['close'].rolling(3).min()
df['signal2'] = df['signal1'].shift(1)
df['signal3'] = df['signal2'].shift(1)
df['picks_signal'] = ((df['signal1'] < df['signal2']) & (df['signal2'] < df['signal3'])).apply(lambda x: True if x else False)
picks_signal = set(df[df['picks_signal']]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_signal
# 输出选股结果
print(picks)
## 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。
