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、前日实际换手率大于3%小于等于28%。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以筛选出波动较大但有短期交易潜力的股票。
- 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的风险和回报。
- 前日实际换手率大于3%小于等于28%可以筛选出受到市场关注但交易活跃度不高的股票,有较大上涨潜力。
有何风险?
- 选股逻辑忽略了公司基本面数据,可能导致选出的股票估值偏高或业绩虚高。
- 选股逻辑只能反映出市场短期交易情况和趋势情况,不能完全反映出公司情况和长期投资价值,存在误判的风险。
- 前日实际换手率数据的来源和计算方法可能存在不确定性或滞后性,选股结果可能存在偏差。
如何优化?
- 可以结合公司基本面数据,如市盈率、市净率、股息率等因素,强化价值投资选股逻辑。
- 可以加入其他技术指标,如股票相对强度、市场热度等进行综合分析。
- 对前日实际换手率数据进行深入分析和评估,选取合理的指标和数据来源,避免误判和滞后。
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、前日实际换手率大于3%小于等于28%,同时结合公司基本面数据、其他技术指标和前日实际换手率数据进行综合分析和评估,强化价值投资选股逻辑。
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)
# 计算前日实际换手率
turn_rate = ((CLOSE - REF(CLOSE, 2)) / REF(CLOSE, 2)) * 100
picks_turn_rate = IF((turn_rate > 3) AND (turn_rate <= 28), 1, 0)
# 取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 10)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_turn_rate
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()
# 计算前日实际换手率
turn_rate = ((df['close'] - df['close'].shift(2)) / df['close'].shift(2)) * 100
picks_turn_rate = df[(turn_rate > 3) & (turn_rate <= 28)].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_turn_rate))
picks_final = df.loc[picks].sort_values(by='vol_ratio', 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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