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、（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2。
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。
- 换手率和竞价成交量可以反映市场热度和资金流入流出情况。
有何风险？
- 存在市场风险和个股风险，需要进行风险控制和仓位管理。
- 换手率和竞价成交量等因素可能会受到市场情绪等非实质性因素的影响，存在一定的误判概率。
如何优化？
- 可以结合其他技术指标、基本面数据等因素，综合考虑选股，降低单一指标风险。
- 可以对选股结果进行动态筛选，如跟踪止盈止损等。
- 应注意市场风险和个股风险，合理控制仓位、分散风险。
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、（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2并且当日开盘价低于前一日收盘价。
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(CHANGE_RATE,1)*((OPEN*AMOUNT)/(VOL*100)))>0.5 AND (REF(CHANGE_RATE,1)*((OPEN*AMOUNT)/(VOL*100)))<2)
python代码参考
import akshare as ak
def select():
data = ak.stock_zh_a_daily_sina(symbol="sh000001")
data.index = pd.to_datetime(data.index)
data = ak.stock_zh_a_spot()
data = data.loc[(data['high']-data['low'])/data['low']>=0.01]
data = data.loc[(data['volume']/data['volume'].rolling(window=5).mean()>=1.5)]
data = data.loc[(data['volume']/data['volume'].rolling(window=5).mean()<=6)]
data['change_rate'] = data['close'].pct_change()
data = data.loc[(data['change_rate'].shift(1)*((data['open']*data['amount'])/(data['volume']*100))>0.5) & (data['change_rate'].shift(1)*((data['open']*data['amount'])/(data['volume']*100))<2)]
data = data.loc[data['open']<data['close'].shift(1)]
return data
## 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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