问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%, 表示该股票在最近一段时间内有较多的资金流入，说明市场对该股票的前景较为看好。
- 涨幅<2.6且涨幅>-5, 表示该股票在最近一段时间内的涨幅没有超过2.6%，且跌幅没有超过5%，说明该股票的波动较小，比较稳定。
- 100亿市值以内的无亏损企业, 表示该股票的市值不超过100亿元，且在过去没有出现亏损，说明该股票的规模适中，且经营状况较好。
选股逻辑分析
- 该策略主要关注股票的市场表现和资金流入情况，以判断股票的未来走势和投资价值。
- 该策略也考虑了股票的市值和历史表现，以确保股票的规模适中且经营状况较好。
有何风险？
- 该策略可能会忽略一些长期表现较好的股票，因为它们在过去没有出现较大的涨幅或资金流入。
- 该策略可能会过于保守，因为它们只选择市值不超过100亿元且在过去没有出现亏损的股票。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的筛选条件，例如市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的投资价值。
- 可以考虑加入更多的时间周期，例如短期、中期和长期，以更好地捕捉股票的市场表现。
最终的选股逻辑
- 选取今日增仓占比>5%的股票。
- 选取涨幅<2.6且涨幅>-5的股票。
- 选取市值不超过100亿元且在过去没有出现亏损的股票。
- 在满足以上条件的股票中，选取市盈率、市净率等指标较低的股票。
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于实现上述的选股策略：
import talib
def get_stock_data(stock_code):
# 获取股票的历史行情数据
data = yf.download(stock_code, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
# 计算今日增仓占比
data['今日增仓占比'] = data['净流入'] / data['流通市值'] * 100
# 计算涨幅
data['涨幅'] = data['close'] / data['close'].shift(1) - 1
# 筛选出符合条件的股票
data = data[(data['涨幅'] < 2.6) & (data['涨幅'] > -5) & (data['市值'] <= 100) & (data['今日增仓占比'] > 5)]
# 返回符合条件的股票数据
return data
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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