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、圆弧形的股票。
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。
- 圆弧形可以表明股票价格走势平稳、波动性较小。
- 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？
- 此逻辑选股风险较大，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。
- 只考虑单一技术指标的选股逻辑可能会忽略重要的基本面因素，无法全面分析股票投资价值。
如何优化？
- 可以结合基本面因素如市盈率、市净率等，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的优质股票。
- 可以加入长期收益和趋势指标、止损指标等风控手段，降低选出高风险股票的可能性。
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、圆弧形且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
ARCTAN((HIGH-LOW)/(2*ABS(CLOSE-PRECLOSE)))<20
python代码参考
import akshare as ak
import numpy as np
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 np.arctan((row['high'] - row['low']) / (2 * abs(row['close'] - row['preclose']))) < np.deg2rad(20):
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？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
