问财量化选股策略逻辑
这个策略基于以下三个条件：
- 第一，股票价格在过去的一年内处于布林带的缩口状态，这表明市场处于稳定的区间波动中。
- 第二，今天股票收阴，即股票价格下跌。
- 第三，今天股票价格上涨。
选股逻辑分析
这个策略的核心是寻找具有稳定价格波动并且近期有下跌趋势，但在短期内又有所反弹的股票。这种股票有可能是因为公司的业绩下滑或者市场的不确定性导致的价格回调，但长期来看，它们仍然有一定的投资价值。
有何风险？
然而，这个策略也存在一定的风险。首先，选择的股票是否真的符合这三个条件是一个挑战，因为需要考虑到大量的因素，如公司的财务状况、行业环境等。其次，即使选择了符合条件的股票，也不能保证它们会在短期内出现反弹。最后，如果市场环境发生大的变化，那么这个策略的效果可能会大打折扣。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑增加更多的筛选条件，如股票的历史表现、市盈率、市净率等。我们也可以引入更多的时间维度，比如选取过去几年的数据，或者结合当前的市场环境来评估股票的投资价值。
最终的选股逻辑
我们的最终选股策略是：首先，选择过去一年内价格波动稳定的股票；然后，选择在过去一段时间内有下跌趋势但最近出现反弹的股票；最后，结合历史表现和市场环境来评估这些股票的投资价值。
常见问题
常见问题包括：如何确定布林带的收缩程度？如何确定今天的股票是否收阴？如何计算历史表现？等等。
python代码参考
import pandas as pd
# 获取布林带数据
df_bollinger = df['close'].rolling(window=20).std()
# 确定布林带的收缩程度
lower_band = df['close'] - (2 * df_bollinger)
upper_band = df['close'] + (2 * df_bollinger)
# 获取收阴数据
df_neg = df['close'] < df['close'].shift(1)
# 获取涨跌数据
df_gain = df['close'] > df['close'].shift(1)
# 获取符合条件的股票
selected_stocks = df[(df['close'].between(lower_band, upper_band)) &
df_neg &
df_gain]
print(selected_stocks)
在这个代码中，我们
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。