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、昨天换手率＞8%。此策略旨在选出具有一定波动性、规模适中、有较高的交易活跃度的股票。
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；
- 昨天换手率＞8%可以筛选出有较高交易活跃度的股票，有利于交易操作；
- 此策略综合考虑个股的流动性、波动情况、规模和市场竞争力等因素，适合做短期交易。
有何风险？
- 受市场因素和个股突发事件影响较大，若市场整体情况不好或个股突发不良情况可能会对选股策略造成较大的影响；
- 过分依赖技术指标，忽视个股的基本面和财务情况，可能选出基本面较差的股票；
- 筛选条件过于短期，容易受到噪声干扰和偶然波动的影响；
- 昨天的换手率高，可能是由于暴涨或暴跌等突发事件导致，存在一定的不确定性。
如何优化？
- 考虑个股的基本面和财务情况，结合技术指标一起进行选股，提高选股成功率；
- 增加一些长期指标，如ROE、净利润增速等，综合考虑长短期因素，提高选股策略的鲁棒性；
- 在排除新闻事件等造成的暴涨暴跌后再进行筛选，减少不确定性；
- 加入个股的分析师预期评级指标、行业趋势指标等长期指标，降低短期波动性对个股的影响，提高选股策略的稳定性。
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、昨天换手率＞8%。在此基础上，引入分析师预期评级指标、行业趋势指标等长期因素进行多因素筛选，选出具有良好基本面、财务状况和交易活跃度的潜力股票。
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)
#计算昨天换手率
turnover_rate = REF(TURNOVER_RATE, 2)
picks_turnover = IF(turnover_rate > 8, 1, 0)
#取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 10)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_turnover
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()
#计算昨天换手率
turnover_rate = df['turnover_rate']
picks_turnover = df[turnover_rate > 8].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_turnover))
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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