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、收益＞0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。
- 收益＞0可以筛选出具有盈利能力的股票。
- 此逻辑选股风险较大，如何控制风险是需要谨慎考虑的。
有何风险？
- 此逻辑选股风险较大，可能会选出高风险股票，需要谨慎控制仓位和风险。
- 只考虑单日涨幅的选股指标，忽略了长期表现和基本面，可能会忽略重要的投资因素。
如何优化？
- 可以加入其他基本面因素如PE、PB、ROE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、长期收益和趋势良好的股票并结合风控机制。
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
(CLOSE-REF(CLOSE, 5))/REF(CLOSE, 5)>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'] - data.loc[_ - 4: _]['close'].tolist()[0]) / data.loc[_ - 4: _]['close'].tolist()[0] > 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？
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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