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、机器人概念且流通市值小于100亿。此策略旨在选出波动较大、规模适中、且符合机器人概念的小盘股,进行投资。
选股逻辑分析
- 指定振幅大于1可以筛选出波动较大的股票,适合投资,同时也需要注意波动可能造成的风险;
- 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;
- 机器人概念属于新兴概念,拥有较大发展潜力,可以关注;
- 选择流通市值小于100亿可以筛选出规模适中的小盘股。
- 此策略综合考虑了个股的波动情况、业务规模、行业特点和市场趋势等因素,具有一定可操作性。
有何风险?
- 概念类股可能存在短期热度和投机情绪,需要谨慎评估;
- 指定流通市值小于100亿可能导致选股范围过小;
- 大盘走势、行业走势变化等因素的影响可能会对策略产生不利影响。
如何优化?
- 结合基本面分析,采用更加科学、严谨的选股策略;
- 合理配置投资组合,降低个股风险;
- 加强行情动态跟踪,及时调整投资组合;
- 研究概念类股的长期价值和未来发展前景,寻找真正具备实力的标的。
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、机器人概念且流通市值小于100亿。在此基础上,结合基本面和技术分析,充分考虑市场环境和风险控制,以制定更加合理、科学的选股策略。
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)
#机器人概念
concept = CONCEPT
picks_concept = IF(concept.str.contains('机器人'), 1, 0)
#流通市值小于100亿
cirmv = CIR_MV / 100000000
picks_cirmv = IF(cirmv <= 100, 1, 0)
#取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 10)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_concept * picks_cirmv
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()
#机器人概念
concept = df['concept']
picks_concept = df[concept.str.contains('机器人')].index.tolist()
#流通市值小于100亿
cirmv = df['circulating_market_value'] / 100000000
picks_cirmv = df[cirmv <= 100].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_concept) & set(picks_cirmv))
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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