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半量化交易(一)

一、介绍

    操作股票,难免会进行追涨杀跌。追其原因,其实是资金量博弈在作祟。我们简单模拟一个场景,当你用一笔资金,像要进入股市,那么会怎么样进行操作呢。人都是贪婪的,对投资者来说最好是买在最低点,买完就疯狂的涨,第二天还是继续涨。当是,这可能嘛,有可能,但概率不高,新手投资,主要都是从两个角度,资金量、热点。当一个热点出现时候。你不敢买入,当该热点中期疯狂涨时又非常后悔,当热点结束,股价狂跌,又认为是机会,疯狂买入,结果就吃了大面。

    主力资金可以通过资金优势对股价进行一定程度的操控,这里面不管基本面好坏,只要有资金能拉升,就疯狂拉,最后散户接盘,然后割肉跑路。这里面原因,我觉得很大程度是对股价的贪婪、对公司的不理解、以及心理承受力的不足这几个方面。

    入股市,我们的目标都是为了赚钱。但如何才能聪明的赚钱,我认为,最基本的是了解公司的基本面,当了解公司的基本面,我们便选择了有价值的公司,公司有价值,那么它的下跌空间是有限的,但上升空间却无限。简单解释,公司基本面,各个情况都很好,主力资金在打压股价时候,容易被其他资金收掉筹码,所有下跌是有限的。有价值公司,市面上流通的股票会很少,总流通股,其中很大部分被主力资金握在手里,没有进行交易,市面实际的流通股变少,股价上升是无限的。

    说了这么多,介绍一下我们要准备做什么吧。1、获取公司基本面数据。2、按给定规则筛选优质股。3、结合最近股票的走势确定买入、卖出的时机。4、罗列近期有机会的股票。5、人为再判断,从中筛选出优质、且强势的股票。

二、数据

    我尝试适用了两个数据源,一个是tushare,一个是聚宽的数据。如果你是要求很高,且愿意付费的,可以考虑聚宽的数据。如果是像我这个只需要基本数据即可的,其实tushare数据更加友好一些,且免费。网站贴上:Tushare大数据社区

准备开始吧。

三、方法

那我们就开始吧。

1、第一步

首先,获取tushare 备用列表数据,该数据有公司的基本信息情况,包括市盈率、资产情况、销售、收益情况的信息。获取方法很简单,如果你是会编程的,直接按照官方提示的信息来获取就可以了。

但如果你是不懂得怎么编程得,可以考虑tushare 的数据工具这一功能,该功能对非编程用户特别友好,会编程的也可以通过这个来筛选,然后转换成代码进行输出。

但,由于该接口有积分和数量限制,我们获取全部股票的话,只能指定交易日期,如‘20220805’,通过指定时间来获取对应的数据。

  1. 第二步

我们将数据保存到mysql 中,excel 导入或者 python代码导入都可以。

  1. 第三步

我们对该信息进行赛选。吧筛选结果保存到另外一个表中,该表保存,我们觉得公司基本面比较好的股票。这里排除科创版、创业板块是因为没有购买权限,钱少买不去,所有我直接排除这部分股票数据。

INSERT INTO quality_stock

SELECT *

from stock_index_info

where pb BETWEEN 0 and 20 #筛选市净率大于0,小于20的

and pe BETWEEN 0 and 30 #筛选条件为市盈率小于30且大于0

and bvps > 0 #每股资产大于 0

and eps > 0.1 #每股收益大于 0.1

and per_undp > 0 #每股未分配利润大于0

and rev_yoy > 15 #收入同比大于10

and left(ts_code,3)<> "688" #排除科创板

and left(ts_code,2)<> "30" #排除创业板;

根据筛选,我们从近5千个股票总筛选出388个股票。

  1. 第四步

按照优质股票,获取优质股票的日线数据,并给数据添加 5日均线、10日均线、20日均线、60日均线、365日均线。

策略: 收盘价必须在5、20、60、365日均线之上,且两日突破5日均线。既买入。当股票小于(10日+20)/2, 既出现卖出信号,如果持有股票则卖出。

完成后吧数据导入mysql

5、第五步

筛选,昨天出现收盘信号,且没有卖出信号的过。收盘价要低于30。

SELECT *

from target_stcock_info

WHERE `trade_date` in ('20220804')

and signal_buy = 1

and signal_sheel = 0

and `close` < 30

ORDER BY `close`;

根据筛选结果,我们选择有7个目标股票。最后我们吧对应股票到股票网站看形态和数据,筛选出了2个突破形态好的准备作为买入待定股票,等待开盘再操作。

(本操作本人理解来操作,请勿模仿跟盘,有问题概不负责)

标签: python 自动化

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_42013825/article/details/126196688
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