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、开盘价在十日线左右的股票。
选股逻辑分析
振幅大于1和上市时间大于一年的逻辑相同：前者可以筛选出市场活跃性较强的股票，后者可以筛选出相对稳定的股票。而开盘价在十日线左右可以筛选出近期被市场看好、并且还有一定的上涨空间的个股。综合三个指标，选出的股票更有上涨潜力。
有何风险？
该选股策略选出的股票可能并没有达到预期效果，因为振幅和上市时间只是市场活跃性和股票稳定性的指标，与股票本身的基本面和技术面相关程度不够。
如何优化？
可以在股票基本面和技术面上加入其他筛选条件。比如，加入市盈率、市净率等基本面指标筛选优质股票；加入KDJ、MACD等技术指标筛选低位股票。
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、开盘价在十日线左右的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅：
VAR1:=(ABS(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))*100;
VAR1>1
上市时间：
DATEDIFF(LISTDATE,TODAY)>365
开盘价在十日线左右：
OPEN>MA(CLOSE,10)
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)]
quotes = pro.daily(ts_code=basic["ts_code"].str.cat(sep=","), start_date=int(today)-20, end_date=int(today)-1, fields='ts_code,open,close,high,low')
quotes["var1"] = (abs(quotes["high"] - quotes["low"]) / quotes["close"].shift(1)) * 100
quotes = quotes[quotes["var1"] > 1]
if len(quotes) == 0:
continue
# 筛选出开盘价在十日线左右的股票
for code in quotes["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
quote_info = quotes[quotes["ts_code"] == code]
if len(quote_info) < 10:
continue
ma10 = quote_info["close"].rolling(10).mean().values[-1]
if quote_info["open"].values[-1] > ma10 * 0.98 and quote_info["open"].values[-1] < ma10 * 1.02:
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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