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、底部抬高的股票。
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。
- 底部抬高可以寻找处于上升趋势的股票，有较大涨幅的可能。
- 此逻辑偏向技术面指标，忽略了一些基本面或者财务面因素，存在股票公司盈利不稳定或者财务风险等问题，需谨慎投资。
有何风险？
- 此逻辑不考虑公司基本面指标，不能全面考虑公司的内在价值，可能导致选出来的股票存在盈利不稳定或者财务风险等问题，需要加强风险控制。
- 选股逻辑中底部抬高只是一个比较粗略的技术面分析指标，难以全面判断是否存在上升趋势，投资者需要谨慎控制风险。
如何优化？
- 加入公司基本面和财务面分析指标，可以综合判断资产负债率、盈利能力及业绩增长等因素，进一步优化选股策略。
- 可以基于历史数据进行反向优化，根据回测结果和价值评估等信息对选择的指标进行修正，提高选股的准确性和稳定性。
- 机器学习或者人工智能等技术可以构建更为复杂和准确的选股模型，提高选股的效果和成功率。
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、底部抬高的股票。
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(LOWEST(LOW,30),1)<LOWEST(LOW,60)
python代码参考
import akshare as ak
import talib
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['low'].rolling(30).min().shift() < row['low'].rolling(60).min():
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。
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