问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、昨天出现在龙虎榜上且股价呈圆弧形。此策略选股的关键在于选择波动较大、市场情绪好、趋势形态合理的标的来达到较高收益的目的。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明短期内波动较大，具有投资机会；
- 昨天出现在龙虎榜上的股票通常意味着市场情绪好，有一定的短期涨幅；
- 股价呈圆弧形态表明股价运行逐渐由下向上转向，即底部形态完成，将进入上涨趋势。这是股票的底部信号形态之一，具有较高的预测性。
- 结合以上几个维度，选择标的将更具有投资价值和短期收益。
有何风险？
- 只选股价呈圆弧形态的股票可能会忽略其他形态，可能损失一定的投资机会；
- 追求短期高收益的选股策略可能会带来高风险的交易活动。
如何优化？
- 可以结合其他技术面分析指标，如RSI指标、KDJ指标等，以提高策略的准确性和可靠性；
- 考虑加入基础面信息的分析，如公司的财务数据、行业情况等，以提高策略的准确性和可靠性；
- 对于圆弧形态的判断标准可以针对不同市场条件、个股特征进行合理调整；
- 加入机器学习算法进行股票趋势的预测，以进一步提高选股策略的可靠性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、昨天出现在龙虎榜上且股价呈圆弧形。此策略选股的关键在于选择波动较大、市场情绪好、趋势形态合理的标的来达到较高收益的目的。
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)
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb_data['buy'] + lhb_data['sell'], 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb > 0, 1, 0)
# 判断股价是否呈圆弧形态
arc = (LOW + HIGH) / 2
arc_ma5 = MA(arc, 5)
arc_slope = (arc_ma5 - REF(arc_ma5, 5)) / 5
arc_curvature = (arc_slope - REF(arc_slope, 5)) / 5
picks_arc = IF(arc_curvature > 0, 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_arc
picks_final = SortBy(picks, CLOSE, 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())
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20211008', fields='ts_code')
yesterday_lhb = set(lhb_data['ts_code'].tolist())
# 判断股价是否呈圆弧形态
df['arc'] = (df['low'] + df['high']) / 2
df['arc_ma5'] = df['arc'].rolling(5).mean()
arc_slope = (df['arc_ma5'] - df['arc_ma5'].shift(5)) / 5
arc_curvature = (arc_slope - arc_slope.shift(5)) / 5
picks_arc = set(df[df['arc_curvature'] > 0]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_arc)
# 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。
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