问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%, 表示这只股票在最近一段时间内有较大的资金流入，说明市场对该股票的预期较好。
- 竞价主力净买大于0, 表示在竞价交易中，主力资金净买入量大于0，说明主力资金对该股票的预期也是看涨的。
- 2021年, 表示这只股票在2021年内的表现良好，说明该股票具有较好的历史表现。
选股逻辑分析
- 今日增仓占比>5%, 表示资金流入较多，说明市场对该股票的预期较好，有助于股票价格上涨。
- 竞价主力净买大于0, 表示主力资金对该股票的预期也是看涨的，有助于股票价格上涨。
- 2021年, 表示该股票在2021年内的表现良好，说明该股票具有较好的历史表现，有助于股票价格上涨。
有何风险？
- 如果市场对该股票的预期过高，可能导致股票价格短期内涨幅过大，从而带来风险。
- 如果主力资金净买入量过大，可能导致股票价格短期内涨幅过大，从而带来风险。
- 如果该股票在2021年的表现不佳，可能会影响未来股票的价格表现。
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价值。
- 可以考虑加入技术分析指标，例如均线、MACD等，以更准确地判断股票的趋势。
- 可以考虑加入更多的时间周期，例如日线、周线等，以更准确地评估股票的表现。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%, 竞价主力净买大于0, 2021年
- 市盈率小于30, 市净率小于2, 均线多头排列, MACD金叉
python代码参考
import tushare as ts
# 设置token
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票数据
df = pro.daily(ts_code='600036.SZ', start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
# 筛选出符合条件的股票
df = df[df['total_netログ'] > 5 and df['preliminary_net買'] > 0 and df['date'] >= '2021-01-01']
# 计算市盈率、市净率等指标
df['pe'] = df['close'] / df['eps']
df['pb'] = df['close'] / df['pb']
# 计算均线和MACD指标
df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
df['ma20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
df['macd'] = df['ema'] - df['ema'].shift(1)
# 筛选出符合条件的股票
df = df[df['ma5'] > df['ma10'] and df['ma5'] > df['ma20'] and df['macd'] > 0]
# 输出符合条件的股票
print(df)
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。
如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
