问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 涨幅<2.6且涨幅>-5
- 30日平均线向上
选股逻辑分析
- 今日增仓占比>5%：表示该股票在最近一天内有较多的资金流入，说明市场对该股票的看好程度较高。
- 涨幅<2.6且涨幅>-5：表示该股票在最近一天内的涨幅较小，但仍然保持了上涨的趋势，说明该股票具有一定的潜力。
- 30日平均线向上：表示该股票的30日平均线在最近一段时间内一直在向上移动，说明该股票的长期趋势是上涨的。
有何风险？
- 今日增仓占比>5%：如果资金流入过多，可能会导致股票短期内出现过高的价格，从而带来风险。
- 涨幅<2.6且涨幅>-5：如果涨幅过小，可能会导致股票短期内无法获得足够的收益，从而带来风险。
- 30日平均线向上：如果长期趋势是上涨的，但在短期内出现回调，则可能会导致投资者损失惨重。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的过滤条件，例如市值、市盈率等，以提高筛选出的股票的质量。
- 可以考虑加入更多的时间周期，例如5日平均线、10日平均线等，以更好地反映股票的短期趋势。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 涨幅<2.6且涨幅>-5
- 30日平均线向上
- 市值在50亿以上
- 市盈率在20倍以下
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()
# 获取所有股票的增仓数据
data = pro.fundamentals.pro_fundamentals_all(
fields=['net_increase_percent'],
exchange=ts exchange,
start_date='2021-01-01',
end_date='2021-12-31'
)
# 获取所有股票的涨跌幅数据
data = pro.fundamentals.pro_fundamentals_all(
fields=['pct_chg'],
exchange=ts exchange,
start_date='2021-01-01',
end_date='2021-12-31'
)
# 获取所有股票的30日平均线数据
data = pro.fundamentals.pro_fundamentals_all(
fields=['avg_cost'],
exchange=ts exchange,
start_date='2021-01-01',
end_date='2021-12-31'
)
# 将数据按照日期排序
data = data.sort_values('trade_date')
# 筛选出符合要求的股票
selected = data[(data['net_increase_percent'] > 5) &
(data['pct_chg'] < 2.6) &
(data['avg_cost'] > 0) &
(data['avg_cost'] < 10) &
(data['trade_date'] > '2021-01-01') &
(data['trade_date'] < '2021-12-31')]
# 输出筛选结果
print(selected)
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？
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