(supermind量化-)振幅大于1、2019分红比例＞25%、昨天3连板

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选取满足振幅大于1、2019年分红比例大于25%、昨天3连板的股票作为投资标的。

选股逻辑分析

本选股策略主要以股票波动性、企业稳定性和市场情绪为基础，振幅大于1表示该股票波动性比较高，有投资机会；2019年分红比例大于25％表示企业的盈利稳定性比较高；昨天3连板则反映市场情绪较为乐观，预示着买入信号。

有何风险？

本选股策略可能存在市场风险、行业风险和公司特有风险，如公司财务数据造假、经营不善、法律风险等。

如何优化？

本选股策略可以增加其他技术和基本面指标，如MACD、RSI、PE、PEG等。同时，可以将选股策略采用多因子选股的方式，选取经过权重优化后的复合因子，以提高选股策略的有效性和稳定性。对于市场情绪的利用，可以结合更多的情绪指标和自然语言处理技术进行情感分析，以更准确地预测市场情绪。

最终的选股逻辑

本选股策略选取满足以下条件的股票：

振幅大于1；
2019年分红比例大于25%；
昨天3连板。

同花顺指标公式代码参考

振幅公式：

AVG(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(LOW,1))),ABS(REF(CLOSE,1)-REF(OPEN,1))),N)

连板公式：

COUNT(C>REF(C,1),3)==3

python代码参考

import tushare as ts

# 获取所有 A 股列表
def get_all_stock():
    all_stock = ts.get_stock_basics()
    return all_stock

# 选取满足条件的股票
def select_stock(market='sh'):
    selected_stocks = []
    all_stocks = get_all_stock()
    for stock in all_stocks.index:
        if all_stocks.loc[stock, 'name'][0] == '*':
            continue       
        if all_stocks.loc[stock, 'outstanding'] * all_stocks.loc[stock, 'price'] > 1000:
            continue               
        if all_stocks.loc[stock, 'pb'] > 3:
            continue           
        if all_stocks.loc[stock, 'pe'] > 50:
            continue            
        df = ts.get_hist_data(stock)
        if not (df.iloc[-2]['pct_chg'] > 9.7 and df.iloc[-3]['pct_chg'] > 9.7 and df.iloc[-4]['pct_chg'] > 9.7):
            continue
        selected_stocks.append(stock)     
    return selected_stocks

print(select_stock(market='sh'))

以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。

    ## 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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