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、今日均线向上发散的股票。
选股逻辑分析
选择振幅大于1可以筛选出市场活跃性较强的股票，上市时间大于一年可以筛选出稳定的股票。选择今日均线向上发散可以判断股票市场的趋势性，有助于把握最近市场的热点。
有何风险？
本选股逻辑面临的风险包括选择的指标无法反映股票本质价值的可能存在的市场波动、交易机器错误以及交易系统的逻辑或数据误差等各种风险。此外，如果选股的指标单一，将会面临追随市场热点现象，赚得多，亏得也快的贪心陷阱。
如何优化？
本策略可以加入其他技术面指标、基本面指标进行综合筛选，同时，为了避免策略单一、盲目跟风的风险，可以加入其他设定，例如资金流向、行业龙头等指标，增强综合策略的有效性。
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、今日均线向上发散的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅：
VAR1:=(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1))*100;
VAR1>1
今日均线向上发散：
C>MA(C,5) AND C>MA(C,10) AND C>MA(C,20) AND C>MA(C,30) AND C>MA(C,60) AND C>MA(C,120) AND (MA(C,5)-MA(C,10)>0) AND (MA(C,10)-MA(C,20)>0) AND (MA(C,20)-MA(C,30)>0) AND (MA(C,30)-MA(C,60)>0) AND (MA(C,60)-MA(C,120)>0)
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]
start_date = (pro.trade_cal(exchange='', is_open='1', end_date=today, fields='cal_date'))["cal_date"].values[-500]
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
quote_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=start_date, end_date=today, fields='close,vol,high,low,amount')
if len(quote_info) == 0:
continue
amplitude = abs(quote_info["close"].iloc[-1] - quote_info["close"].iloc[-2]) / quote_info["close"].iloc[-2]
if amplitude < 0.01:
continue
if code.startswith("ST"):
continue
today_ma = (quote_info["close"].iloc[-1] > quote_info["close"].rolling(window=5).mean().iloc[-1]) and \
(quote_info["close"].iloc[-1] > quote_info["close"].rolling(window=10).mean().iloc[-1]) and \
(quote_info["close"].iloc[-1] > quote_info["close"].rolling(window=20).mean().iloc[-1]) and \
(quote_info["close"].iloc[-1] > quote_info["close"].rolling(window=30).mean().iloc[-1]) and \
(quote_info["close"].iloc[-1] > quote_info["close"].rolling(window=60).mean().iloc[-1]) and \
(quote_info["close"].iloc[-1] > quote_info["close"].rolling(window=120).mean().iloc[-1])
if not today_ma:
continue
selected_stocks.append(code)
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
