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、收盘价高于boll(upper值)且收盘价低于boll(mid值)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。
- 收盘价高于boll(upper值)且收盘价低于boll(mid值)可以筛选出股价上涨且处于中段状态的股票。
- 此逻辑选股后，可以考虑进行中长线交易，追求稳定的投资收益。
有何风险？
- 只考虑了股票的市值和价格趋势，并没有考虑其他公司基本面的因素，如利润、负债、借贷等。
- 只考虑了近期的数据，满足条件的股票并不代表它的未来表现好。
- 只考虑了BOLL指标，而没有考虑其他技术指标，加大了选股的盲目性。
- BOLL指标的具体参数设置也会影响选股的结果。
如何优化？
- 可以引入其他财务指标如ROE、净利润增长率等，综合考虑股票的投资价值。
- 可以引入其他技术指标如RSI、MACD等，提高筛选股票的准确性和灵活性。
- 可以在确定BOLL指标为选股条件前，先通过回归分析、灰色预测等方法确认BOLL指标参数的合理范围。
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、收盘价高于boll(upper值)且收盘价低于boll(mid值)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 CLOSE>BOLLUPPER(CLOSE,20,2)
AND CLOSE<BOLL(CLOSE,20,2)
python代码参考
import akshare as ak
import talib as ta
def select():
data = ak.stock_zh_a_daily_em(symbol="sh") # 获取A股股票信息
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'] > ta.BBANDS(row['close'], timeperiod=20, nbdevup=2)[0][-1] \
and row['close'] < ta.BBANDS(row['close'], timeperiod=20, nbdevdn=2)[1][-1]:
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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