(iwencai选股策略)今日增仓占比

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(iwencai选股策略)今日增仓占比

2024-07-15 21:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

问财量化选股策略逻辑

在问财量化选股策略中,我们采用了以下三个逻辑来筛选股票:

今日增仓占比>5% 外盘/内盘大于1.3 量比大于1.5、量比小于6 选股逻辑分析

首先,我们来看第一个逻辑:今日增仓占比>5%。这个逻辑的意思是,一只股票今天的成交量相对于昨天的成交量有明显的增加,说明有资金在流入这只股票。增仓比例越大,说明资金流入的越多,对该股票的看涨预期也就越高。

第二个逻辑是:外盘/内盘大于1.3。这个逻辑的意思是,一只股票的外盘数量(即成交量中主动性买入的数量)相对于内盘数量(即成交量中主动性卖出的数量)要大于1.3。这个逻辑的含义是,主动性买入的数量要大于主动性卖出的数量,说明资金流入该股票的意愿较强。

第三个逻辑是:量比大于1.5、量比小于6。这个逻辑的意思是,一只股票的量比要大于1.5,同时小于6。量比是指当前的成交量相对于过去一段时间的平均成交量的比值,通常用来衡量市场的活跃程度。如果量比大于1.5,说明当前的成交量要大于过去一段时间的平均成交量,说明市场活跃度较高,资金流入的可能性较大。如果量比小于6,说明当前的成交量要小于过去一段时间的平均成交量,说明市场活跃度较低,资金流出的可能性较大。

有何风险?

以上三个逻辑都是基于市场数据进行筛选的,因此存在一定的市场风险。例如,如果市场整体处于下跌趋势中,即使有资金流入某些股票,也可能导致这些股票的价格下跌。此外,量比指标也存在一定的局限性,例如在极低或极高的成交量下,量比的参考价值会降低。

如何优化?

为了降低市场风险,我们可以考虑加入更多的筛选条件,例如技术指标、基本面数据等。此外,我们还可以考虑采用量化交易策略,例如趋势跟踪、均值回归等,以更好地控制风险。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下:

今日增仓占比>5% 外盘/内盘大于1.3 量比大于1.5、量比小于6 均线多头排列,且短期均线在长期均线之上 技术指标MACD金叉,且柱状线在0轴之上 预计未来一段时间内,该股票的盈利能力和成长性较好

以下是python代码参考:

import talib import pandas as pd def get筛选条件(): # 获取今日增仓占比 df = pd.read_csv('data.csv') df['今日增仓占比'] = df['今日成交量'] / df['昨日成交量'] df = df[df['今日增仓占比'] > 0.05] # 获取外盘/内盘 df['外盘/内盘'] = df['外盘'] / df['内盘'] df = df[df['外盘/内盘'] > 1.3] # 获取量比 df['量比'] = talib.MA(df['成交量'], timeperiod=14) / talib.MA(df['成交量'], timeperiod=60) df = df[df['量比'] > 1.5] df = df[df['量比'] < 6] # 获取均线多头排列 df['均线多头排列'] = df['20日均线'] > df['50日均线'] and df['50日均线'] > df['100日均线'] # 获取MACD金叉 df['MACD金叉'] = talib.STOCHF(df['收盘价'], df['收盘价'], timeperiod=14, fastperiod=14, slowperiod=3)[-1] > talib.STOCHF(df['收盘价'], df['收盘价'], timeperiod=14, fastperiod=14, slowperiod=3)[-2] # 获取柱状线在0轴之上 df['柱状线在0轴之上'] = df['MACD柱状线'] > 0 # 获取预计未来一段时间内盈利能力和成长性较好的股票 # ... return df # 获取筛选条件并进行优化 df = get筛选条件() df = df[df['均线多头排列'] == True] df = df[df['MACD金叉'] == True] df = df[df['柱状线在0轴之上'] == True] # 输出筛选后的股票列表 print(df['股票代码'].tolist()) 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?

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