量化交易社区策略-涨停且所属行业板块2天排名前3、涨幅〈0、昨日的曾涨停取反

用户头像神盾局量子研究部
2023-11-15 发布

问财量化选股策略逻辑

在选股策略中,本策略主要关注以下几个逻辑:

  1. 涨停且所属行业板块2天排名前3:选取过去两个交易日涨停的股票,并关注其所属行业板块在过去的2天里排名前3的股票。这样可以确保选股的股票在短期内具有较高的活跃度和市场关注度。

  2. 涨幅〈0:筛选出过去两个交易日涨幅小于0的股票,这样可以避免选择那些短期内表现疲软的股票。

  3. 昨日的曾涨停取反:选取昨日曾经涨停的股票,并在今天进行反冲,以捕捉这类股票的短期回调机会。

选股逻辑分析

该策略主要依靠以下几个步骤进行选股:

  1. 数据获取:通过金融终端或网络爬虫等方式获取股票数据。

  2. 筛选涨停股票:筛选出过去两个交易日涨停的股票。

  3. 筛选所属行业板块排名前3的股票:根据股票所属行业板块,计算其在过去的2天里排名前3的股票。

  4. 筛选涨幅小于0的股票:在筛选出的股票中,筛选出过去两个交易日涨幅小于0的股票。

  5. 筛选昨日曾涨停的股票并取反:在筛选出的股票中,筛选出昨日曾经涨停的股票,并在今天进行反冲。

该策略的风险主要在于市场波动和选股错误。市场波动可能导致股票价格波动较大,从而影响策略的收益。选股过程中可能存在错误,导致策略筛选出的股票表现不佳。

如何优化?

为了优化该策略,可以从以下几个方面进行改进:

  1. 增加选股条件:可以考虑增加更多的选股条件,以提高策略的准确性。

  2. 参数调整:可以对策略中的参数进行调整,以提高策略的适应性。

  3. 数据质量检查:加强对数据的质量检查,以减少选股错误。

如何优化?

  1. 增加选股条件:可以考虑增加更多的选股条件,如股票的市盈率、市净率等财务指标。

  2. 参数调整:可以对策略中的参数进行调整,如提高涨幅筛选的阈值等。

  3. 数据质量检查:加强对数据的质量检查,如检查数据是否完整、准确等。

最终的选股逻辑

结合以上分析,最终的选股逻辑如下:

  1. 获取股票数据。
  2. 筛选过去两个交易日涨停的股票。
  3. 根据股票所属行业板块,计算其在过去的2天里排名前3的股票。
  4. 在筛选出的股票中,筛选出过去两个交易日涨幅小于0的股票。
  5. 在筛选出的股票中,筛选出昨日曾经涨停的股票,并在今天进行反冲。

常见问题

  1. 数据获取过程中可能存在错误,导致选股结果不准确。
  2. 选股过程中可能存在错误,导致选股结果不佳。
  3. 股票价格波动较大,导致策略收益不稳定。

指标公式代码参考

涨停选股:
last[2] := filter(close, close > last[2] and close > ref(close, 1) and close > ref(close, 2) and close > ref(close, 3) and close > ref(close, 4) and close > ref(close, 5) and close > ref(close, 6) and close > ref(close, 7) and close > ref(close, 8) and close > ref(close, 9) and close > ref(close, 10)

涨幅小于0选股:
last[2] := filter(close, close < last[2] and close < ref(close, 1) and close < ref(close, 2) and close < ref(close, 3) and close < ref(close, 4) and close < ref(close, 5) and close < ref(close, 6) and close < ref(close, 7) and close < ref(close, 8) and close < ref(close, 9) and close < ref(close, 10)

曾涨停取反选股:
last[2] := filter(close, close = last[2] and close > ref(close, 1) and close > ref(close, 2) and close > ref(close, 3) and close > ref(close, 4) and close > ref(close, 5) and close > ref(close, 6) and close > ref(close, 7) and close > ref(close, 8) and close > ref(close, 9) and close > ref(close, 10)

常见问题

  1. 数据获取过程中可能存在错误,导致选股结果不准确。
  2. 选股过程中可能存在错误,导致选股结果不佳。
  3. 股票价格波动较大,导致策略收益不稳定。

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?

点击页面下方的复制按钮,复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
收益&风险
源码

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