问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、开盘价在十日线左右、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万的股票为投资组合。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票有较大的波动，提供高回报的机会；
- 开盘价在十日线左右符合价值投资选股的基本逻辑；
- 竞价时高买入大单和特大单，说明市场有较强的买入意愿；
- 特大单共计买入量达到0.7千万，说明有机构或大资金在买入；
- 综合上述因素可以筛选出具有较好的短期投资机会的标的。
有何风险？
- 该策略采用短期技术指标进行选股，容易受市场情绪和羊群效应的影响，需要适当控制投资风险和交易频率；
- 策略的执行需要依赖于实时市场的交易数据，延迟或错误的数据可能导致选股结果不准确；
- 只考虑了特定的条件进行选股，需要结合其他技术指标和基本面分析，提高选股策略的可靠性和有效性。
如何优化？
- 可进一步结合其他技术指标如KDJ、RSI等，提供更全面和深入的技术分析；
- 根据实际需求和风险承担能力，适当调整选股策略，控制投资风险和交易频率；
- 通过历史数据进行回测和优化，确定更合适的策略参数。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、开盘价在十日线左右、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万的股票为投资组合。
同花顺指标公式代码参考
//第一步，振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
//第二步，开盘价在十日线左右
MA10:MA(CLOSE,10);
COND2:=(OPEN>MA10*0.98) AND (OPEN<MA10*1.02);
//第三步，竞价时涨跌幅买入大单和特大单
VOL:=VOL();
AMOUNT:=AMOUNT();
COND3:=(VOL[0]/100>1000) AND (AMOUNT[0]>=7000000)
//综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:CHECKCOND(CONDITION,1);
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
def select(df):
# 振幅、10日均线
cond1 = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
ma10 = df['close'].rolling(window=10).mean()
cond2 = (df['open'] > ma10 * 0.98) & (df['open'] < ma10 * 1.02)
# 竞价时买入大单和特大单
vol = df['vol'][0] / 100
amount = df['amount'][0] / 10000
cond3 = (vol > 1000) & (amount >= 700)
basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
df = df.loc[basic_cond].reset_index()
return df
## 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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