用deepseek学量化：构建一个低位单峰密集+低估值的选股模型

今天学习一个基于低位单峰密集的选股多因子模型，需要结合技术面（筹码分布）、基本面（估值/成长）和量价特征，以下是一个完整的框架设计和实现步骤：

1. 核心逻辑定义

• 低位单峰密集的核心特征：

• 筹码集中度：70%以上筹码集中在狭窄价格区间（单峰形态）。

• 股价位置：处于历史相对低位（如近3年分位数低于20%）。

• 量价配合：底部缩量震荡后出现温和放量突破。

2. 因子池设计

2.1 技术面因子（核心）

2.2 基本面辅助因子

2.3 市场情绪因子

• 注意：技术面因子权重占60%（筹码集中度25%、低位判定20%、量价突破15%），基本面30%，情绪因子10%。

N1:=750;    {3年交易日≈750天}

N2:=14;     {RSI计算周期}

N3:=5;      {短期成交量均线周期}

N4:=30;     {长期成交量均线周期}

{1. 计算RSI}

LC := REF(CLOSE,1);          {昨日收盘价}

DELTA := CLOSE – LC;        {价格变动}

UP := SUM(IF(DELTA > 0, DELTA, 0), N2); {N2日内上涨幅度总和}

DOWN := SUM(IF(DELTA < 0, ABS(DELTA), 0), N2); {N2日内下跌幅度总和}

RS := UP / (DOWN + 0.000001);        {防止除零}

手动RSI := 100 * (RS / (1 + RS));    {RSI计算公式}

{2. 筹码集中度条件}

筹码下限 := COST(15);

筹码上限 := COST(85);

筹码宽度 := 筹码上限 – 筹码下限;

集中度条件 := 筹码宽度 / C < 0.15;

{3. 股价低位判定}

最低价3年 := LLV(LOW,N1);

最高价3年 := HHV(HIGH,N1);

价格分位数 := (CLOSE – 最低价3年) / (最高价3年 – 最低价3年 + 0.0001);

低位条件 := 价格分位数 <= 0.2;

{4. 量价突破验证}

量能放大 := MA(VOL,N3) / MA(VOL,N4) > 1.5;

突破筹码峰 := CLOSE > (筹码上限 + 筹码下限) / 2;

量价条件 := 量能放大 AND 突破筹码峰;

{5. 估值安全边际}

PE := DYNAINFO(39);     {动态市盈率}

估值条件 := PE > 0 AND PE < 30;

{6. 超卖修复信号}

RSI条件 := 手动RSI < 30 AND 手动RSI > REF(手动RSI,3); {RSI低于30且3日内回升}

{综合选股条件}

选股条件: 

    集中度条件 

    AND 低位条件 

    AND 量价条件 

    AND 估值条件 

    AND RSI条件;

使用建议：

1. 动态风险控制：可增加大盘择时开关：

{大盘趋势过滤（沪深300在60日均线上方）}

INDEXC300 := STKINDI(‘399300′,’CLOSE’,0,6,0);
大盘条件 := INDEXC300 > MA(INDEXC300,60);
选股条件 := 选股条件 AND 大盘条件;

2、选股结果过多/过少

{放松条件示例}

价格分位数 := … <= 0.25;  {从20%放宽到25%}

量能放大 := … > 1.3;      {从50%增幅降到30%}

最后，手动解决。。。。。
1️⃣ 打开通达信软件，进入【公式管理器】
2️⃣ 点击「新建」→ 粘贴上方代码 → 保存公式
3️⃣ 按Ctrl+T调出选股器，选择刚创建的公式 → 执行选股

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