(supermind)振幅大于1、量比大于1

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2023-08-21 发布

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、昨日主力控盘。

选股逻辑分析

  1. 振幅大于1可以筛选出波动较大、有较大盈利机会的股票。
  2. 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。
  3. 昨日主力控盘可以反映主力资金的操作动向和市场情绪。

有何风险?

  1. 主力控盘可能存在偏差,导致选出的股票并非真正的潜力股。
  2. 忽略其他因素,这个单一的逻辑容易给出错误信号。选股最好是多个因素交叉去考虑,综合作出决策。

如何优化?

  1. 可以加入其他技术指标和基本面指标,综合考虑,提高选股的准确性。
  2. 加入其他股票性质指标,比如市值、行业等,精准地挖掘潜力股票。
  3. 对单一指标选股结果进行动态筛选和跟踪,合理控制仓位和风险。

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、昨日主力控盘且市值在100亿以下。

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 (IF(REF(CLOSE,1)==REF(OPEN,1),IF(REF(CLOSE/OPEN,1)<1.003,1,0),IF((REF(CLOSE,1)-REF(OPEN,1))/(REF(HIGH,1)-REF(LOW,1))<0.3,1,0)))
AND (MARKETVALUE<100)

python代码参考

import akshare as ak

def select():
    data = ak.stock_board_industry(symbol="行业板块")  # 用于筛选市值低于100亿的股票
    codes = list(data['股票代码'])
    selected = []
    for code in codes:
        df = ak.stock_zh_a_daily_sina(symbol=code)
        df['主力控盘'] = df['open'].rolling(2).apply(lambda x: abs(x[1] - x[0]) / x[1] < 0.01)
        if (df['high'] - df['low']) / df['low'].iloc[-1] < 0.01 \
                and df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].rolling(5).mean().iloc[-1] > 1.5 \
                and df['volume'].iloc[-1] / df['volume'].rolling(5).mean().iloc[-1] < 6 \
                and df['主力控盘'].iloc[-1] == 1 \
                and data['总市值'].loc[data['股票代码'] == code].values[0] < 100000000:
            selected.append(code)
    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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