问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、量比大于1.5、量比小于6、10日涨幅大于0小于35。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以筛选出波动较大、有较大盈利机会的股票。
- 量比大于1.5、量比小于6可以筛选出成交活跃但不过度的股票。
- 10日涨幅大于0小于35可以筛选出短期有上涨趋势但尚未超涨的股票。
- 此逻辑可能忽略了重要的基本面因素，选出的股票可能存在财务风险，需要谨慎投资。
有何风险？
- 与其他同样设置的振幅及成交量指标相比，此逻辑选股风险相对较大，可能会选出存在财务风险的股票，需要谨慎控制仓位和风险。
- 受到短期涨幅指标的限制，此逻辑可能容易选出反弹股票，造成损失。
- 此逻辑也忽略了基本面因素，选出的股票可能存在投资价值上的局限，需要结合其他指标来判断。
如何优化？
- 筛选时不仅考虑短期涨幅，也应该加入中长期的股票表现指标，如1年或3年涨幅等。
- 可以加入利润增长率、营收增长率等基本面指标，构建更全面的选股模型。
- 可以使用多因子选股模型，结合多个指标筛选出风险更低、价值更高的优质股票。
- 可以根据历史数据和回测结果优化选股参数或者添加其他选股条件。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、量比大于1.5、量比小于6、10日涨幅在0到35%之间、具有合理的基本面因素的股票。
同花顺指标公式代码参考
(HIGH-LOW)/LOW>=0.01 AND
(VOL/VOL_MA5>=1.5) AND
(VOL/VOL_MA5<=6) AND
(REF(CLOSE,10)-CLOSE)/REF(CLOSE,10)>=0 AND
(REF(CLOSE,10)-CLOSE)/REF(CLOSE,10)<=0.35 AND
STOCKSTAR_INDEX_STUDIO_MF(2)>0
python代码参考
import akshare as ak
def select():
data = ak.stock_zh_a_daily() # 获取全部A股股票日行情数据
selected = []
for _, row in data.iterrows():
if (row['high'] - row['low']) / row['low'] < 0.01 \
and row['volume'] / row['volume'].rolling(5).mean() > 1.5 \
and row['volume'] / row['volume'].rolling(5).mean() < 6 \
and (row['close'] - row['close'].shift(10)) / row['close'].shift(10) >= 0 \
and (row['close'] - row['close'].shift(10)) / row['close'].shift(10) <= 0.35 \
and stockscore.indexes.index_studio_mf(row['symbol'], '2021-06-30')['index_studio_mf'] > 0:
selected.append(row['symbol'])
return selected
## 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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