(iwencai量化)反包_、竞价涨幅＞-2＜5、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%,竞价涨幅＞-2＜5,反包

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于股票在竞价阶段的表现来筛选股票。首先，要求股票在当日的增仓比例大于5%，这意味着该股票的买入量大于卖出量，表明市场对该股票有较高的买入意愿。其次，要求股票在竞价阶段的涨幅大于-2%且小于5%，这意味着股票在开盘价之后有明显的上涨趋势，但涨幅不大，表明市场对该股票的预期较为乐观。最后，要求股票在竞价阶段能够反包，即收盘价高于开盘价，表明市场对该股票的预期较为积极。

有何风险？

这个策略的逻辑是基于股票在竞价阶段的表现来筛选股票，因此可能会受到市场情绪的影响。如果市场情绪低迷，即使股票符合策略的条件，也可能无法获得较好的收益。此外，该策略对股票的短期表现较为依赖，可能会忽略股票的长期价值。

如何优化？

为了减少策略对市场情绪的敏感度，可以考虑加入一些长期价值指标，例如市盈率、市净率等。此外，可以考虑加入一些技术指标，例如移动平均线、布林线等，以更准确地判断股票的短期走势。

最终的选股逻辑

def select_stock():
    # 获取所有A股股票的开盘价、收盘价、成交额、换手率等数据
    df = get_stock_data()
    
    # 筛选出今日增仓比例大于5%的股票
    df = df[df['net_trading_volume'] > df['turnover_ratio'] * 5]
    
    # 筛选出竞价涨幅大于-2%且小于5%的股票
    df = df[df['pre_close'] > df['open'] - 0.02]
    df = df[df['pre_close'] < df['open'] + 0.05]
    
    # 筛选出收盘价高于开盘价的股票
    df = df[df['close'] > df['open']]
    
    # 返回符合条件的股票列表
    return df['code'].tolist()

python代码参考

import pandas as pd

def get_stock_data():
    # 获取所有A股股票的开盘价、收盘价、成交额、换手率等数据
    df = pd.read_csv('stock_data.csv')
    return df

def select_stock():
    # 获取所有A股股票的开盘价、收盘价、成交额、换手率等数据
    df = get_stock_data()
    
    # 筛选出今日增仓比例大于5%的股票
    df = df[df['net_trading_volume'] > df['turnover_ratio'] * 5]
    
    # 筛选出竞价涨幅大于-2%且小于5%的股票
    df = df[df['pre_close'] > df['open'] - 0.02]
    df = df[df['pre_close'] < df['open'] + 0.05]
    
    # 筛选出收盘价高于开盘价的股票
    df = df[df['close'] > df['open']]
    
    # 返回符合条件的股票列表
    return df['code'].tolist()

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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