问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：下破五日均线, 涨停且所属行业板块2天排名前3, 分时换手率前二个。
这个选股策略的核心逻辑是寻找短期内股价下跌，但在收盘时却能强势上涨的股票。这样的股票可能是因为公司发布了重大利好消息，或者是因为市场对该公司的预期发生了改变。
这个策略的优势在于能够抓住市场的热点和趋势，同时也能够避免过度交易的风险。但是，这个策略也存在一定的局限性，例如可能会错过一些长期趋势向上的股票，或者因为过度交易而增加交易成本。
选股逻辑分析
这个选股策略的优点是可以快速捕捉到市场的机会，但也需要有足够的市场敏感度和技术分析能力。此外，如果所选行业的热点在短时间内消失，那么这个策略的效果也会大打折扣。
有何风险？
首先，由于这个策略依赖于实时数据，因此可能存在因网络延迟而导致的信息滞后的问题。其次，如果市场出现大幅波动，那么这个策略可能会产生较大的回撤。最后，这个策略也可能被市场操纵，导致选择出并非真正具有投资价值的股票。
如何优化？
可以通过引入更多的技术指标和基本面数据来提高策略的准确性和稳定性。同时，也可以通过优化交易策略，比如设置更大的止损点，来降低交易风险。
最终的选股逻辑
首先，从历史走势中选出连续5个交易日收盘价均低于五日均线的股票。然后，从该股所属的行业板块中找出连续两天排名前三的股票。最后，从这些股票的分时交易数据中找出换手率前两个的股票。
常见问题
- 如何获取实时的市场数据？
- 如何确定哪些技术指标和基本面数据可以用于优化策略？
- 如何判断一个股票是否值得投资？
- 如何防止策略被市场操纵？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
from talib import *
# 获取历史数据
data = pd.read_csv('history.csv')
# 下破五日均线
data['down_5_day_ma'] = data['close'].rolling(window=5).mean()
data['under_5_day_ma'] = data['close'] < data['down_5_day_ma']
# 指数跟踪选取
data['index_tracking'] = data['close'] > data['index']
# 所属行业板块
## 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。