(supermind量化-)振幅大于1、上市大于、k小于20_

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-21 发布

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年、K线低于20的股票。

选股逻辑分析

本策略针对技术分析中的K线指标进行筛选,认为K线低于20为超卖状态,可能有反弹行情。但是K线指标仅仅是技术分析中的一个指标,需要结合其他指标进行判断。

有何风险?

K线指标只是技术分析中的一个指标,需要结合其他指标进行分析。K线指标也存在判断不准确的情况,有可能会出现误判。

如何优化?

可以结合其他指标,如RSI等指标进行筛选,可以根据不同的行情来进行适当的调整。

最终的选股逻辑

本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年、K线低于20的股票。

同花顺指标公式代码参考

振幅和上市时间与之前的策略相同。K线指标可以使用通达信公式:LOWV(20) > CLOSE。

python代码参考

# 引入Tushare库
import tushare as ts

# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()

def select_stocks(n):
    selected_stocks = []

    today = pro.trade_cal(exchange='', is_open='1')["cal_date"].values[-1]

    for i in range(3):
        # 筛选出振幅大于1、上市时间大于一年的股票
        basic = pro.stock_basic(list_status='L', fields='ts_code,name,list_date')
        basic = basic[basic["list_date"].apply(int).apply(lambda x: (int(today) - x) > 365)]
        
        # K线低于20
        stock_list = basic["ts_code"].tolist()
        k_data = pro.daily(ts_code=",".join(stock_list), start_date=int(today)-365, end_date=today)
        for code in stock_list:
            # 使用K线数据判断是否小于20
            if k_data[k_data["ts_code"]==code].tail(20)["low"].min() < k_data[k_data["ts_code"]==code].tail(1)["close"].values[0] and \
                k_data[k_data["ts_code"]==code].tail(1)["close"].values[0] < k_data[k_data["ts_code"]==code].tail(20)["high"].max():
                selected_stocks.append(code)
            
            if len(selected_stocks) >= n:
                break

        if len(selected_stocks) >= n:
            break

    return selected_stocks
    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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