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、近一个月内有过涨停的股票。
选股逻辑分析
- 振幅、量比可以筛选出成交活跃但不过度的股票，符合短期操作的需求。
- 近一个月有过涨停，可以较好地筛选出市场中较为活跃的股票，符合中长期操作的需求。
- 相比于一般的技术指标，增加了涨停板数据的选股逻辑，提高了个股的稳定性和操作性。
有何风险？
- 策略逻辑相对单一，容易出现选中垃圾股票的情况。
- 涨停板数据的更新可能存在滞后性，导致策略不够及时。
如何优化？
- 结合其他技术分析和基本面分析，提高选股策略的准确性和可操作性。
- 引入更多的板块、行业等因素进行筛选，综合考虑个股的市场表现和财务状况。
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、近一个月内有过涨停的股票。
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
STOP(CLOSE, 1) - STOP(OPEN, 1) >= 0.097
python代码参考
import akshare as ak
def select():
data = ak.stock_zh_a_minute_sina(symbol='sh000001')
selected = []
for code in data['symbol'].unique():
code_data = data[data['symbol']==code]
if (code_data['high']-code_data['low'])/code_data['low'] >= 0.01 \
and code_data['volume'].mean()/ak.stock_em_yjbb(symbol=code)['总股本'] <= 6 \
and code_data['volume'].mean()/ak.stock_em_yjbb(symbol=code)['总股本'] >= 1.5 \
and (code_data['close']-code_data['open']).rolling(window=20).apply(lambda x: any(item > 0.097 for item in x)):
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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