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、规模2亿以上的股票。此策略旨在寻找具备一定规模和交易活跃度、流通股较少、股价波动较大的投资标的。
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。
- 选择规模2亿以上的股票，可以筛选出具有一定规模和交易活跃度的股票，这些股票可能具有更好的流动性和交易机会。
- 综合考虑以上三个因素，选取具有较高交易活力、规模较大、流通股较少、波动较大的股票，从而在风险可控的情况下寻找具有一定潜力的股票。
有何风险？
- 忽略了其他财务指标和公司基本面情况，可能选出财务状况不佳或公司基本面较差的股票。
- 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产生较大的影响。
如何优化？
- 在确定流通盘、振幅和规模的基础上，引入其他财务指标和公司基本面情况进行筛选，确定具有良好财务状况和发展前景的股票。
- 动态调整规模的范围，考虑行业特点和市场情况等因素，寻找具有一定规模和成长性的标的。
- 持续跟踪股票的投资价值和风险，定期调整选股策略以适应市场不同的波动情况，避免市场变化和个股突发事件对选股策略产生较大的影响。
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、规模2亿以上的股票。在考虑这三个因素的基础上，引入其他财务指标和公司基本面情况进行筛选，动态调整规模的范围，考虑行业特点和市场情况等因素，从而确定符合市场需求、有一定潜力的股票。
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)
# 计算规模
total_mv = TOTAL_MV
picks_total_mv = IF(total_mv > 200000000, 1, 0)
# 取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 10)
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_total_mv
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()
# 计算规模
total_mv = df['total_mv']
picks_total_mv = df[total_mv > 200000000].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_total_mv))
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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