问财量化选股策略逻辑
本文将介绍一种基于开盘3分钟涨跌幅大于0,10日振幅<,收盘价>M20的选股策略。该策略旨在从众多股票中筛选出具有较高上涨潜力的股票,以帮助投资者获得更好的投资收益。
选股逻辑分析
该策略的选股逻辑如下:开盘3分钟内,股票的涨跌幅大于0,表示股票开盘后呈现上涨趋势;10日振幅小于,表示股票近期的波动较小,相对稳定;收盘价大于M20,表示股票在当天的收盘价高于前20日的收盘价, indicating股票有较强的趋势性。
有何风险?
该策略存在以下风险:选股过程中可能会错过一些上涨潜力较大的股票,因为策略筛选过程中会排除一些股票;另外,该策略是基于历史数据的分析,不能保证未来表现。
如何优化?
为了优化该策略,可以考虑引入更多的技术指标和基本面分析,如移动平均线、相对强弱指数(RSI)等。同时,也可以通过实战经验积累,不断调整和优化策略。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下:开盘3分钟内,股票的涨跌幅大于0,近期的波动较小,收盘价高于M20。
常见问题
1. 该策略是否考虑了市场情况?
该策略没有考虑市场情况,如宏观经济、行业走势等。在实际操作中,需要综合考虑市场情况,以提高选股的准确性。
2. 该策略是否需要结合其他技术指标?
该策略可以通过结合其他技术指标,如移动平均线、RSI等,来进一步优化选股效果。
3. 该策略的风险如何控制?
该策略可以通过设置止损位、控制仓位等方式来控制风险。
4. 该策略的优缺点是什么?
该策略的优点是简单易懂,易于实施。缺点是选出股票后,可能存在一些买卖点的问题,需要投资者注意。
5. 如何应对策略失效的情况?
投资者可以不断调整和优化策略,以应对策略失效的情况。同时,投资者也需要注意市场变化,及时调整投资策略。
指标公式代码参考
以下是筛选股票的指标公式代码参考:
import tushare as ts
import pandas as pd
# 获取股票数据
pro = ts.pro_api("你的tushare API token")
df = pro.daily(ts_code="600000.SS", start_date="20220101", end_date="20220228")
# 计算日收益率
df["daily_return"] = np.log(df["close"] / df["close"].shift(1))
# 计算10日简单移动平均线
df["sma10"] = df["daily_return"].rolling(window=10).mean()
df["sma10"] = df["sma10"].shift(1)
# 计算相对强弱指数(RSI)
df["rsi"] = talib.RSI(df["daily_return"], timeperiod=14)
# 计算开盘3分钟涨跌幅大于0,10日振幅<,收盘价>M20的股票
df["signal"] = ((df["daily_return"] > 0) & (df["sma10"] < df["daily_return"].rolling(window=10).mean())) & (df["close"] > df["daily_return"].rolling(window=20).mean() * 1.02)
df = df[df["signal"]]
以上代码仅供参考,实际使用时需要根据实际情况进行修改。
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。