(supermind)振幅大于1、股价为18

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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、股价为18.5元、竞价时涨跌幅买入大单,特大单共计买入量大于0.7千万。该选股策略主要是通过选择波动性较大、有普遍关注度的股票,且竞价时涨幅较大的大单特大单买入量较大,即对这个标的股票有积极看好的机构和机构非常强的热门股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑主要是从涨跌幅大单的买卖情况入手,适用于短期高风险投资。股票波动性较大,市场关注度较高,是牛市的典型代表。且通过竞价时涨幅较大的大单特大单买入量较多,可以反映市场中积极看好这个标的的机构的买入情况。但是,也可能存在市场的恶意炒作或者操纵,导致股价的大幅波动或者股价的下跌等风险。

有何风险?

该选股逻辑存在比较大的风险,如股价暴涨暴跌、股票的基本面质量差、自身波动性较高的风险、人为操纵和恶意炒作的风险等,增加了该选股逻辑的风险度。此外,该选股逻辑也容易漏选和误选股票,可能存在一定的失误。

如何优化?

可以根据具体情况进行优化,比如加入其他财务、技术面指标等进行综合考虑,避免只看涨跌幅买卖情况等短期波动因素,同时也可以进行资金控制和风险控制措施等以减少损失。

最终的选股逻辑

选股条件为:振幅大于1、股价为18.5元、竞价时涨跌幅买入大单,特大单共计买入量大于0.7千万,同时对其他财务和技术面指标进行综合考虑,寻找市值合理、财务稳健、技术面符合要求的高成长性企业股票,合理控制风险,合适的止盈止损策略,有针对性地寻找投资机会。

同花顺指标公式代码参考

# 振幅大于1
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01

# 股价为18.5元
SELECT2 = CLOSE == 18.5

# 竞价时涨跌幅大单买入
R_shift1 = REF(CLOSE, 1)
UP_RATE = (CLOSE - R_shift1) / R_shift1
BUY_VOL = IF(UP_RATE > 0.01, VOL, 0)
SELL_VOL = IF(UP_RATE < -0.01, VOL, 0)

# 特大单共计买入量大于0.7千万
SELECT3 = SUMIF(BUY_VOL, (BUY_VOL > SELL_VOL) AND (BUY_VOL > 0.7e7))

SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3

SORT_BY = '成交额'
SORT_ASCEND = False

以上为计算选股逻辑的同花顺指标公式。需要根据实际情况进行调整,以得到更加准确的选股结果。

Python代码参考

import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts

def get_selected_stocks():
    # 获取tushare连接
    ts.set_token('Your Token')
    pro = ts.pro_api()

    # 获取股票数据
    stock_data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220301')

    # 进行选股
    selected_stocks = []

    for idx, row in stock_data.iterrows():
        # 判断振幅大于1、股价为18.5元、买入大单涨幅大、特大单共计买入量大于0.7千万
        if (row['high'] - row['low']) / row['high'] <= 0.01 or \
        row['close'] != 18.5 or \
        row['buy_vol'] < row['sell_vol'] or \
        row['buy_vol'] < 0.7e7:
            continue

        if row['amount'] == 0 or row['close'] == 0:
            continue

        # 根据筛选条件选取标的
        selected_data = {}
        selected_data['ts_code'] = row['ts_code']
        selected_data['stock_name'] = row['name']
        selected_data['stock_price'] = row['close']
        selected_data['circ_market_cap'] = row['circ_mv']
        # 可添加其他指标
        selected_stocks.append(selected_data)

    # 按成交额从高到低排序
    selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['vol'], reverse=True)

    return selected_stocks_sorted

以上为Python代码实现,选股逻辑为:振幅大于1、股价为18.5元、竞价时涨跌幅买入大单,特大单共计买入量大于0.7千万。可根据实际需求进行修改,加入其他财务指标、技术指标和基本面指标等因素综合判断,以及风险控制措施等。

    ## 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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