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,昨日竞价换手率大于0.26。
选股逻辑分析
该选股策略相较于前一个策略增加了对竞价换手率的考虑，通过考察股票的交易热度更加准确地判断其投资价值。然而，该选股策略还是缺乏基本面和行业方面的分析，存在风险。同时，竞价换手率有时会受到游资操作的影响，选择出来的股票不一定会具有良好的持续性。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 选择股票时缺乏基本面和行业分析，可能选出的股票并不具有长期价值。
- 竞价换手率受游资交易的影响较大，其选出的股票不一定具有稳定性。
- 昨日的竞价换手率可能只是短期的市场关注点，股票持续性难以确定。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的效率和准确性，我们建议增加以下考虑：
- 增加基本面指标和行业分析，从公司和行业的角度选取具有较高空间的股票。
- 考虑竞价换手率的长期趋势，防止过于追逐短期关注点。
- 可以考虑从其他指标出发，如MACD、RSI等技术指标进一步筛选股票。
最终的选股逻辑
为了更全面地考虑股票的因素，我们建议增加以下考虑：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于10%。
- 昨日竞价换手率大于0.26。
- 增加基本面指标和行业分析。
- 屏蔽涨跌停的股票。
- 参考MACD、RSI等技术指标进一步筛选股票。
同花顺指标公式代码参考
C1 = IF(HIGH - LOW > ATR(CLOSE, 20), 1, 0);
C2 = IF(ABS(HIGH/REF(CLOSE, 1)-1)>0.1, 1, 0);
C3 = IF(VOLP > 0.26, 1, 0);
C4 = // 增加基本面指标和行业分析后的选股策略
C5 = IF(NOT(BARSLAST(DAY() ~= 0 AND DAY() ~= 4)), 1, 0);
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
import pandas_ta as ta
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(), 1, 0)
C2 = np.where(np.abs(df['high'] / df['close'].shift(1) - 1) > 0.1, 1, 0)
C3 = np.where(df['volp'] > 0.26, 1, 0)
C4 = // 增加基本面指标和行业分析后的选股策略
C5 = np.where(~((df.index.dayofweek == 0) | (df.index.dayofweek == 4)), 1, 0)
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5
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。
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