问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、底部抬高的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股票的价格波动和交易行为以及K线技术图形。振幅大于1、前日实际换手率在一定范围内的股票为高波动性改变持仓的信号。底部抬高的形态可视为反转上涨趋势的信号。综合考虑这些条件可以筛选出潜在的股票。
有何风险？
该选股策略仍然较大程度上依赖特定股票的价格波动和交易行为，一定程度上偏向短期投机。同时，底部抬高的形态可以较难确定且难以保证股票会回转上涨，存在一定的市场风险。
如何优化？
可以考虑加入其他技术指标，如量比、MACD等作为副条件进行筛选，以更好地评估选中的股票。同时提高数据的准确性和可靠性，将时间跨度适当进行调整，并结合基础面等因素进行全面综合考虑，以提高选股策略的精准度和稳定性。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、底部抬高的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude >= 1
// 筛选前日实际换手率在3到28之间的股票
volume_ratio = TODAY_VOLUME / REF(YESTERDAY_VOLUME, 1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
// 筛选底部抬高的股票
lh = LLV(LOW, 26)
ll = HHV(lh, 12)
hh = HHV(HIGH, 26)
lh_bool = ll > REF(lh, 1)
hh_bool = hh > REF(hh, 1)
tbh_bool = hh_bool & lh_bool
// 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & tbh_bool
// 输出筛选结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude >= 1
# 筛选条件2：前日实际换手率在3到28之间
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
volume_ratio = hist_data['volume'] / hist_data['volume'].shift(1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
# 筛选条件3：底部抬高
low_values = today_data['low'].rolling(window=26).min()
low_low = low_values.shift(1).rolling(window=12).max()
high_high = today_data['high'].rolling(window=26).max()
lh_bool = low_low > low_values.shift(1)
hh_bool = high_high > high_high.shift(1)
tbh_bool = lh_bool & hh_bool
# 选出符合条件的股票
final_result = today_data.loc[amplitude_bool & volume_ratio_bool & tbh_bool]
# 输出筛选结果
print(final_result)
注：以上仅为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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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