量化交易选股策略大全-量比从大到小前30、周一9点25分卖一量、最近5分钟内dde大单买入

用户头像神盾局量子研究部
2023-10-26 发布

问财量化选股策略逻辑

这个策略主要通过以下三个步骤进行:

  1. 量比从大到小前30:这是首先筛选出来的股票,意味着它们在成交量上表现较好。
  2. 周一9点25分卖一量:这是筛选出在周一开盘时,股价下跌的可能性较低的股票。
  3. 最近5分钟内dde大单买入量与自由流通股的比率:这是筛选出资金流入较大的股票。

选股逻辑分析

这三个步骤都有其合理性。量比能够反映股票的活跃程度,周一9点25分卖一量则能反映该股票是否被主力资金看好,dde大单买入量则能反映该股票的资金流入情况。

然而,这些筛选标准可能存在一些局限性。例如,量比并不能完全反映股票的价值,价格的高低更应该被考虑;dde大单买入量也可能受到市场情绪的影响,不一定是真实的投资行为。

有何风险?

这个策略的风险主要包括以下几个方面:

  1. 市场波动性大:股市受多种因素影响,如果市场波动较大,可能会导致选出的股票不符合实际情况。
  2. 过于依赖技术指标:虽然量比、ddde等技术指标有一定的参考价值,但是过度依赖这些指标可能会忽略其他重要的基本面信息。

如何优化?

为了优化这个策略,可以从以下几个方面入手:

  1. 结合基本面信息:除了使用技术指标外,还可以结合公司的财务报告、行业前景等因素,做出更加全面和准确的判断。
  2. 设置合理的筛选条件:根据实际的市场环境和投资目标,设置合适的筛选条件,以避免过度关注某些特定因素。

最终的选股逻辑

经过优化后,这个策略可以大致概括为:在每天早上9点25分之前,从量比排名前30的股票中,选择周一开盘时卖一量较低的股票,并且在过去5分钟内dde大单买入量占自由流通股比例较高的股票。

常见问题

常见的问题包括:如何获取dde大单买入量数据?如何设置合理的筛选条件?等等。

python代码参考

import pandas as pd
import talib

# 获取量比排名前30的股票
stock_list = df['volume'].sort_values(ascending=False).head(30)

# 获取周一开盘时卖一量较低的股票
sell_first

## 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。


    
收益&风险
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