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、未清偿可转债简称不为空的股票。该策略旨在挑选波动性较大、市场稳定、经营稳健的可转债标的，以保证相应的债券投资价值和股票增值空间。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票具有较大波动性，容易在较短时间内获得较高收益；
- 开盘价在十日均线左右说明该股票处于市场相对稳定状态，具有较高的价值投资空间；
- 未清偿可转债简称不为空表明该股票发行的可转债在市场上的受欢迎程度，说明市场看好该股票基本面和前景；
- 稳健的经营业绩说明该公司在未来相对稳定的市场环境下具有较强的市场竞争能力。
有何风险？
- 投资者可能会被可转债市场热度所吸引，过度追逐可转债导致资产严重分散化；
- 稳健的经营业绩在一定程度上意味着该公司的成长性可能较为有限，存在投资收益受限的可能；
- 市场行情不利，有可能出现投资损失。
如何优化？
- 在挑选标的时，应该注重从股票本身的基本面出发，例如财务状况、经营状况、行业前景等方面的因素；
- 结合技术指标和基本面数据，选股时应给予更加综合考虑；
- 控制选股数量，在一定范围内选择较优股票，以规避决策误差。
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、未清偿可转债简称不为空的股票。在选股时综合考虑多维度指标，注重选股对象的基本面数据和技术指标，以降低风险。
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)
# 判断未清偿可转债简称不为空
bond_name = GZSREADER("CbondInfo", "bond_nm")
picks_bond = IF((bond_name != ""), 1, 0)
# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_bond
WriteIf(picks_stock, picks_stock, 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)
# 判断未清偿可转债简称不为空
df['bond_name'] = gzsreader('CbondInfo', 'bond_nm')
df['picks_bond'] = (df['bond_name'] != '').apply(lambda x: True if x else False)
# 输出选股结果
picks_ma10 = set(df[df['picks_ma10']]['ts_code'].tolist())
picks_bond = set(df[df['picks_bond']]['ts_code'].tolist())
picks_stock = picks_amplitude & picks_ma10 & picks_bond
print(picks_stock)
## 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？
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