【股票量化选取】做要给堡垒型的股票漏斗

该博客介绍了一种股票投资策略,通过筛选出成交量和价格突破的股票,结合城堡图形分析,选择有潜力的短线操作标的。策略包括按行业分类,寻找高量倍量、3-5%涨幅的价柱且4日不破顶底的城堡形态。通过tushare获取基础数据,不涉及量化自动交易,强调跟随市场节奏的右侧交易。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

背景及需求:

针对4000多股票,如果选择过滤盘口语音趋势已经大概率确定,结合行业和业绩表现,动态获取到并能及时进行跟踪。

使用条件:

jqdata已经开始收费,tushare 仍然可以使用,主要使用基础数据,所以Pro版本外的免费版任然可以使用

算法模型:(目标:跟随懂节奏的主力节奏)

1、按照行业题材进行分类(扩展热点提示和政策)

2、城堡图形选取:

  1. 量:高量倍量(成交额,1.5倍以上(不能少于120%))
  2. 价:价柱3-5%涨幅(不能小于20%)
  3. 形态:4日不破顶底,防守型城堡不破底部价,进攻型城堡不破城堡顶部价格
  4. 算法可操作循环:2倍量,3-5%的中阳线,4日不破,跌破低点短期卖出。3个城堡构建形成,可短线重点关注。

3、只做选股,不做量化自动交易。

算法实现

1、获取最新的股票列表

def read_stock_list():
    sql = """SELECT * FROM  stock_list"""
    data = pd.read_sql_query(sql, engine)
    return data

2、从股票列表中选取前三日成交量和价格突破的股票别表

    2.1 获取单个股票的dialy日线数据

#获取单个股票的日数据
def read_stock_dialy_data(stockCode):
    dialySql="select * from stock_daily_"+stockCode+" where ts_code='"+stockCode+"'"
    data=pd.read_sql_query(dialySql,engine)
    return data

   2.2 对单个股票dialy日线数据做分析

     

#   quantityTimes  设定量增的倍数,默认为2
#   priceTimes     设定价增加的倍数,默认为2
#   n              选择多少日线的底部,
#   foot           设定底部上涨率不超过1.5倍,默认为1.5
def is_new_castle(stockDailyData):
    # quantityTimes ,priceTimes ,n ,foot,
    isNewCastle=0
    #城堡算法
    #.........
    return isNewCastle

通过对单个股票的日线分析,绘制历史城堡形成和市场走势,进行测试。

3、返回最近四日形成城堡图形的股票列表,根据市场热点,行业趋势进行分析,

4、形成最终城堡形态,可以进行短线操作的股票列表,根据自己的经验选择一二只进行短线操作。

  注意:检验的最终核心,有节奏的主力,做右侧交易,短线操作。

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