问财量化选股策略逻辑
选股逻辑分析
以上选股逻辑的主要思路是寻找在昨日压力位附近，且处于较低成本区域（成本上限的90%以下），并且能够有较为明显的上涨表现的股票。具体来说，首先需要确定昨日的压力位，然后从这些压力位附近的股票中筛选出成本上限低于90%的股票，再从这些股票中筛选出在昨日涨幅超过2%至7%，并且开盘价在3%至6%之间的股票。
然而，这种策略也存在一定的风险。首先，选择的压力位和成本上限都是假设的，如果实际市场情况与这些假设不符，可能会导致筛选出来的股票不符合预期。其次，选择的上涨幅度和开盘价区间也是假设的，如果实际市场的变化超过了这些假设，也可能会影响股票的表现。
如何优化？
为了降低这种策略的风险，可以考虑增加更多的条件来筛选股票，例如可以增加一些技术指标的筛选条件，或者增加一些基本面数据的筛选条件。此外，也可以考虑使用更复杂的算法来进行选股，例如使用机器学习算法来预测股票的未来走势。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 确定昨日的压力位。
- 在压力位附近的股票中筛选出成本上限低于90%的股票。
- 在这些股票中筛选出在昨日涨幅超过2%至7%，并且开盘价在3%至6%之间的股票。
- 根据技术指标和基本面数据进行进一步筛选。
- 使用更复杂的算法预测股票的未来走势。
常见问题
- 压力位是如何确定的？
- 成本上限是如何设定的？
- 技术指标和基本面数据应该如何选择？
- 更复杂的算法应该如何使用？
- 如何保证这个策略的有效性？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义函数
def get_stock_selection(data):
# 提取昨日压力位、成本上限和涨跌幅等信息
yesterday_pressure = data['yesterday_pressure']
cost_upper_limit = data['cost_upper_limit']
gain_percentage = data['gain_percentage']
open_price = data['open_price']
# 计算筛选条件
pressure_condition = yesterday_pressure > 0
upper_limit_condition = cost_upper_limit <
## 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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。