问财量化选股策略逻辑
振幅大于1,2019分红比例＞25%,周线红柱
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的振幅、分红比例和技术分析中的周K线红柱，选择振幅大于1的股票，意味着波动性较大，具备更多的交易机会；选择2019年分红比例＞25%的企业，代表着投资回报较高；选择周K线红柱，代表市场看好该股票，具有投资潜力。
有何风险？
该选股逻辑仅仅考虑技术面上的指标，而没有考虑基本面和行业分析等综合因素，同时特别依赖于周K线红柱的出现，而红柱并不能保证股票价格的上涨，因此有一定的风险。
如何优化？
除了考虑技术面的指标外，还需综合考虑股票的基本面、行业分析等信息，同时也要结合不同的市场周期进行预判和调整，降低风险。
最终的选股逻辑
振幅大于1，2019分红比例＞25%，同时加入周线红柱的技术指标，同时综合考虑股票的基本面和行业分析等因素来判断未来价值的潜力。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：AMO（(H-L)/L,5） > 1
- 分红比例：(今日分红+送股数)/昨日收盘价 > 25%
- 周线红柱：(WMA(CLOSE,13)-REF(WMA(CLOSE,13),1))>0 AND (WMA(CLOSE,13)-REF(WMA(CLOSE,13),1))>STD(WMA(CLOSE,13),13)*1.5;
python代码参考
def selectStocks(data):
res = []
for stock in data:
# 振幅
AMO = np.max((stock['high'] - stock['low']) / stock['low'], 5)
if AMO <= 1:
continue
# 分红比例
dividendRatio = (stock['dividend'] + stock['bonus']) / stock['close'].shift(1)
if dividendRatio <= 0.25:
continue
# 周线红柱
MA13 = stock['close'].rolling(window=13).mean()
red_bar = np.where(MA13 - MA13.shift(1) > 0, True, False)
std = MA13.rolling(window=13).std()
if not (red_bar[-1] and (MA13[-1] - MA13[-2]) > std[-1] * 1.5):
continue
res.append(stock)
return res
## 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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