(supermind量化-)振幅大于1、500日内至少2次涨停、换手率_2%且_9%

问财量化选股策略逻辑

本选股策略在日线上选取以下股票：振幅大于1、500日内至少2次涨停、换手率在2%至9%之间。

选股逻辑分析

本选股策略依然以技术面为主，筛选条件相对而言更严格，同时加入了换手率这一指标。振幅和涨停次数反映股票短期内的波动性和市场的热度，而换手率可以反映股票流动性情况以及投资者的参与度。

有何风险？

相较于其他选股策略，该策略的筛选条件相对较严格，能够筛选出的股票也相对有限，增加了股票的选择偏差。同时，更多的关注于技术面和短期市场表现，缺乏基本面考虑，容易忽略企业价值和长期市场表现的重要性。

如何优化？

可以添加一些与企业基本面相关的指标，如市盈率、市净率、营收增长率等，全面考虑股票的本质价值和长期投资价值。同时，可以采用量化分析和机器学习等算法来辅助分析，提高选股效率和准确性。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、换手率处于2%至9%之间的股票。

同花顺指标公式代码参考

振幅公式：(high-low)/close
通达信代码：(HHV(HIGH,1)-LLV(LOW,1))/REF(CLOSE,1)
涨停次数公式：计算500日内涨停次数，使用rolling()和sum()函数求和
通达信代码：(HIGH / LLV(LOW, 1) > 1.099).SUM(500)
换手率公式：计算股票换手率
通达信代码：VOL / CAPITAL * 100%
换手率筛选条件公式：交易的股票数量 / 发行总股本 2% < 换手率 < 9%
通达信代码：(VOL / CAPITAL * 100% > 2 AND VOL / CAPITAL * 100% < 9)

python代码参考

import tushare as ts

# 定义需要筛选的企业类型
property_list = ['证券', '银行', '保险']
# 定义振幅筛选条件
amplitude_filter = 0.01
# 定义涨停次数筛选条件
rise_stop_filter = 2
# 定义换手率筛选条件
turnover_rate_low = 2
turnover_rate_high = 9

# 获取股票列表
stock_list = ts.get_stock_basics()

# 筛选振幅满足条件的股票
selected_stocks = stock_list[stock_list['high'] - stock_list['low'] >= amplitude_filter * stock_list['close']]

# 筛选涨停次数满足条件的股票
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks['high'] / selected_stocks['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() >= rise_stop_filter]

# 筛选换手率在2%至9%之间的股票
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks['turnover_rate'] > turnover_rate_low) & (selected_stocks['turnover_rate'] < turnover_rate_high)]

# 输出选中的股票
print(selected_stocks.index.tolist())

以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。

    ## 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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