问财量化选股策略逻辑
这个选股逻辑可以分为两个部分，首先排除了新股和次新股，然后筛选出涨幅小于0并且吸筹结束的股票。
选股逻辑分析
这个逻辑主要是通过排除新股和次新股来避免由于市场的新股效应导致的短期波动，同时通过筛选出涨幅小于0并且吸筹结束的股票来寻找具有长期投资价值的股票。
有何风险？
虽然这种逻辑能够帮助我们找到具有长期投资价值的股票，但也存在一些风险。例如，如果市场的整体趋势是下跌的，那么即使某些股票满足了我们的筛选条件，也可能面临亏损的风险。此外，这种逻辑也可能无法完全捕捉到市场的所有信息，因此可能会错过一些优秀的投资机会。
如何优化？
为了减少这种风险，我们可以考虑增加更多的筛选条件，例如考虑公司的盈利能力、负债情况等因素。此外，我们也可以使用更复杂的算法，例如机器学习算法，来提高我们的筛选效果。
最终的选股逻辑
在确定了以上所有的因素之后，我们的最终选股逻辑可能是这样的：
# 排除新股和次新股
selected_stocks = stocks.filter('上市日期 < "2023-01-01"')
# 筛选出涨幅小于0并且吸筹结束的股票
selected_stocks = selected_stocks.filter('returns > -0.5 and returns < 0 and market_cap < shares')
常见问题
Q: 我应该如何调整我的筛选条件？
A: 根据你的投资目标和风险承受能力，你可以适当调整你的筛选条件。例如，如果你希望寻找稳定的投资机会，你可能会倾向于选择那些盈利能力强并且负债率低的公司；如果你希望寻找高风险高回报的机会，你可能会倾向于选择那些涨幅大并且市值小的股票。
python代码参考
from yfinance import Ticker
def get_stock_data(stock):
data = Ticker(stock).history(period='max')
return data['Close']
stocks = [get_stock_data('AAPL'), get_stock_data('GOOGL')]
selected_stocks = stocks.filter('上市日期 < "2023-01-01"').filter('returns > -0.5 and returns < 0 and market_cap < shares')
print(selected_stocks)
这段代码使用yfinance库获取股票的历史价格数据，并根据我们的筛选条件筛选出符合条件的
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。