问财量化选股策略逻辑
今日增仓占比>5%,价格＜12,20日均线大于120日均线
选股逻辑分析
该策略基于两个指标：今日增仓占比和20日均线与120日均线的乖离率。其中，今日增仓占比表示股票在当天的成交量中，机构投资者买入股票的比例，大于5%则表示机构投资者买入较多，可能对股票的未来走势产生积极影响。20日均线与120日均线的乖离率表示股票价格与20日均线和120日均线之间的偏离程度，如果乖离率大于0，则表示股票价格偏高，可能存在回调的风险。
有何风险？
该策略的缺点是过于依赖于机构投资者的买入行为，如果机构投资者在当天没有买入股票，则该策略将无法选出股票。此外，该策略也忽略了股票的基本面因素，如果股票的基本面较差，则即使机构投资者买入较多，股票也可能表现不佳。
如何优化？
为了克服上述缺点，可以考虑将该策略与基本面分析相结合，例如分析公司的财务报表、盈利能力等基本面因素，以更全面地评估股票的价值和未来走势。
最终的选股逻辑
以下是一种优化后的策略，结合了今日增仓占比和基本面分析：
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股股票的代码和基本信息
stock_codes = pro.stock_basics()
# 初始化数据结构
data = {}
# 分别获取机构投资者今日买入量和股票价格
for code in stock_codes:
df = pro.daily(code=code, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
df = df[df['type'] == 'buy']
df['amount'] = df['amount'] / df['amount'].sum()
df['price'] = df['close']
data[code] = df
# 计算今日增仓占比
for code in stock_codes:
data[code]['today_buy_amount'] = data[code]['amount'] * data[code]['close']
data[code]['today_buy_amount'] = data[code]['today_buy_amount'] / data[code]['amount'].sum()
data[code]['today_buy_percentage'] = data[code]['today_buy_amount'] / data[code]['amount
## 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？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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