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、昨日9:15匹配价跌停的股票。选择匹配价跌停的股票可以追踪并捕捉近期市场风险，保证交易效果。
选股逻辑分析
振幅大于1可以使策略选中的股票拥有一定的市场活跃性和涨跌幅度。上市时间大于一年可以避免选中新股或者价格波动较大的股票。选择昨日9:15匹配价跌停的股票，可以追踪近期的市场风险，避免产生不必要的损失。
有何风险？
本选股策略完全依赖于市场波动性，可能出现类似与大盘整体趋势导致选股无法有效排序的情况。同时，本选股策略未考虑公司基本面、行业发展、宏观经济等因素的影响，可能导致选出的股票未来业绩无法支撑。
如何优化？
本选股策略可以加入其他指标以进行更全面的技术面和基本面分析，如其他均线、MACD指标、市盈率等等。同时，可以增加其他风险控制指标，如收益风险比、股票波动率等指标。对于匹配价跌停后的股票，可以进行更进一步筛选，如选择有企稳反弹迹象的股票。
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、昨日9:15匹配价跌停的股票。
同花顺指标公式代码参考
昨日9:15匹配价跌停的股票：
LAST = REF(CLOSE,2)
STOPPED = ABS(LOW-REF(LAST,1))/REF(LAST,1) <= 0.09 AND REF(LOW,1) < REF(LAST,1)
python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
today = datetime.today().strftime('%Y%m%d')
start_date = (datetime.today() - timedelta(days=14)).strftime('%Y%m%d')
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
if code.startswith("688"):
continue
if not code.startswith("60"):
continue
quote_info = pro.query('daily', ts_code=code, start_date=start_date, end_date=today, fields='close, pre_close, low')
if len(quote_info) == 0:
continue
amplitude = abs(quote_info["close"].iloc[-1] - quote_info["pre_close"].iloc[-1]) / quote_info["pre_close"].iloc[-1]
if amplitude < 0.01:
continue
last_close = quote_info["close"].iloc[-3]
if abs(quote_info["low"].iloc[-2] - last_close) / last_close >= 0.09:
continue
if len(selected_stocks) < n:
selected_stocks.append(code)
else:
#choose the ones with a bigger amplitude
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: -amplitude)
if amplitude > abs(quote_info["close"].iloc[-1] - quote_info["pre_close"].iloc[-1])/quote_info["pre_close"].iloc[-1]:
selected_stocks[-1] = code
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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