问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、前25天有涨停。此策略旨在选出有较大波动性,规模适中,并且有一定市场热度的股票,进行短期交易。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以筛选出波动较大的股票,适合做短期交易;
- 流通盘小于等于55亿股可以筛选出小盘股,小盘股可能具有较高风险和回报;
- 前25天有涨停可以判断出市场热度,具有一定的预测性;
- 此策略综合考虑了个股的波动情况、流动性、市场热度等因素,适合做短期交易。
有何风险?
- 过分追求市场热度会忽略个股的基本面和行业趋势等因素,导致选股策略失真;
- 策略具有一定的主观性,很容易被操作者主观的看法和情绪影响;
- 筛选条件过于短期,可能会受到偶然波动和噪声干扰的影响;
- 风险控制不足,选出的股票可能具有较高的波动性和风险。
如何优化?
- 引入其他技术分析指标,如MA、MACD等,进行多维度的技术面分析,提高选股策略的准确性;
- 结合个股的基本面和财务情况因素,进行多因素筛选,提高选股成功率;
- 设定严格的止损规则和止盈规则,控制风险;
- 进行风险收益评估,模拟交易结果,综合评估策略的优劣。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、前25天有涨停。在此基础上,结合个股的基本面、财务情况、技术面等因素,进行多因素筛选,挑选出具有较大波动性、规模适中、基本面良好、技术面表现不错的股票。
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)
#计算流通盘
free_share = FREE_SHARE
picks_free_share = IF(free_share <= 5500000000, 1, 0)
#计算前25天涨停
pct_chg = (REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 26)) / REF(CLOSE, 25)
picks_limit_up = IF(pct_chg >= 0.099, 1, 0)
#取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 10)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_limit_up
picks_final = NLargest(n, picks, picks)
#输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 0)
Python代码参考
#计算振幅
high = df['high']
low = df['low']
close = df['close']
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = df[amplitude > 1].index.tolist()
#计算流通盘
free_share = df['free_share']
picks_free_share = df[free_share <= 5500000000].index.tolist()
#计算前25天涨停
pct_chg = (df['close'].shift(1) - df['close'].shift(26)) / df['close'].shift(25)
picks_limit_up = df[pct_chg >= 0.099].index.tolist()
#取排名前n的股票
n = int(len(df) / 10)
picks = list(set(picks_amplitude) & set(picks_free_share) & set(picks_limit_up))
picks_final = df.loc[picks].sort_values(by='turnover_rate', ascending=False)[:n]['ts_code'].tolist()
#输出选股结果
print(picks_final)
## 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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