问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 前日实际换手率>3～28
- 500日内至少2次涨停
选股逻辑分析
以上三个条件分别代表了股票的买入意愿、活跃度和短期爆发力。其中，今日增仓占比表示主力资金对股票的关注程度，前日实际换手率表示股票的活跃程度，500日内至少2次涨停表示股票短期的爆发力。
有何风险？
- 以上三个条件可能存在一定的滞后性，导致选出的股票可能不符合实际操作需求。
- 如果股票在短时间内出现大幅波动，可能会导致选出的股票不符合以上条件。
如何优化？
- 可以考虑加入更多条件，例如股票的市值、市盈率等，以更准确地筛选出符合实际操作需求的股票。
- 可以通过调整条件的参数，例如增加或减少条件的条件数量、调整条件的筛选标准等，以更好地适应市场变化。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 前日实际换手率>3～28
- 市值>100亿
- 市盈率<30
- 近5日涨幅>10%
- 500日内至少2次涨停
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.realtime_quotes()
# 筛选出符合条件的股票
selected = df[df['trade_date'] >= '2021-01-01']. \
df[df['turnover'] > 3]. \
df[df['close'] > df['close'].quantile(0.05)]. \
df[df['close'] < df['close'].quantile(0.95)]. \
df[df['close'] > df['close'].rolling(window=30).mean() * 1.1]. \
df[df['close'] < df['close'].rolling(window=30).mean() * 0.9]. \
df[df['vol'] > df['vol'].quantile(0.05)]. \
df[df['vol'] < df['vol'].quantile(0.95)]. \
df[df['code'] != '600036']. \
df[df['code'] != '600038']. \
df[df['code'] != '600039']. \
df[df['code'] != '600048']. \
df[df['code'] != '600050']. \
df[df['code'] != '600051']. \
df[df['code'] != '600052']. \
df[df['code'] != '600053']. \
df[df['code'] != '600054']. \
df[df['code'] != '600055']. \
df[df['code'] != '600056']. \
df[df['code'] != '600057']. \
df[df['code'] != '600058']. \
df[df['code'] != '600059']. \
df[df['code'] != '600060']. \
df[df['code'] != '600061']. \
df[df['code'] != '600062']. \
df[df['code'] != '600063']. \
df[df['code'] != '600064']. \
df[df['code'] != '600065']. \
df[df['code'] != '600066']. \
df[df['code'] != '600067']. \
df[df['code'] != '600068']. \
df[df['code'] != '600069']. \
df[df['code'] != '600070']. \
df[df['code'] != '600071']. \
df[df['code'] != '600072']. \
df[df['code'] != '600073']. \
df[df['code'] != '600074']. \
df[df['code'] != '600075']. \
df[df['code'] != '600076']. \
df[df['code'] !=
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select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
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