换手率策略
简单的换手率策略,可以自行调整部分参数
注意:此策略只做演示,不作为投资参考,不作为任何买卖建议!
此策略只做学习使用,不作为投资参考,不作为任何买卖建议!
关联策略:
换手率策略
4 次克隆
简单的换手率策略,可以自行调整部分参数
注意:此策略只做演示,不作为投资参考,不作为任何买卖建议!
# 导入函数库
from nmapi import *
import pandas as pd
import numpy as np
def initialize(context):
# 手续费
set_order_cost(
OrderCost(
close_tax=0.001,
open_commission=0.0003,
close_commission=0.0003,
min_commission=5
),
type='stock'
)
# 参数
security_select = ''
security_map = {
'沪深300': '000300.SH',
'中小综指': '399101.SZ',
'上证50': '000016.SH',
'中证1000': '000852.SH',
}
g.stock_num =
g.index_code = security_map.get(security_select, '') # 中小综指,可自行改成全市场或别的指数
g.min_list_days = 375 # 次新过滤天数
# 每周一开盘后调仓
run_weekly(weekly_adjustment, , time='09:30')
def weekly_adjustment(context):
# 1. 获取股票池
print(g.index_code)
stock_list = get_index_stocks(g.index_code)
# 2. 基础过滤
stock_list = filter_new_stock(context, stock_list, g.min_list_days)
stock_list = filter_kcbj_cyb_stock(stock_list)
stock_list = filter_st_stock(stock_list)
stock_list = filter_paused_stock(stock_list)
if len(stock_list) == 0:
log.info('过滤后股票池为空')
return
# 3. 计算最近N日平均换手率,并从小到大排序
df = get_Nd_avg_turnover(context, stock_list)
点击上方的“AI 分析策略”按钮,利用大模型深度解析该策略的逻辑、风险与改进方向。
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