问财量化选股策略逻辑
这个策略的核心是基于两天前的涨跌幅排列和量比从大到小，然后筛选出符合条件的军工板块日线价格在16元以下且换手率达到100%并且盈利的股票。
选股逻辑分析
这个策略主要考虑了股票的价格、成交量和换手率，以及行业的特性。这些因素可以反映股票的基本面和市场热度，从而帮助投资者找到有潜力的股票。
然而，这种策略也存在一些风险。首先，由于市场的不确定性，过去的涨跌幅并不能完全预示未来的表现。其次，换手率过高可能表示该股票被过度炒作，而非基本面的好转。最后，只有部分行业（如军工）满足条件，可能会限制选择范围。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以尝试引入更多的技术指标，例如MACD、RSI等，来更全面地评估股票的状态。同时，我们也可以根据不同的行业和市场环境调整筛选条件。
最终的选股逻辑
这个策略的核心是基于两天前的涨跌幅排列、量比从大到小，以及MACD和RSI等技术指标，筛选出符合条件的军工板块日线价格在16元以下且换手率达到100%并且盈利的股票。
常见问题
Q: 这个策略是否适用于所有的股票？
A: 不一定，因为不同的股票有不同的特性，需要根据实际情况进行调整。
Q: 这个策略的胜率如何？
A: 目前没有足够的数据支持，需要通过实盘操作来检验。
Q: 我应该如何设置筛选条件？
A: 可以根据自己的经验和风险承受能力进行调整。
python代码参考
import pandas as pd
from talib import RSI
# 获取两天前的涨跌幅排列和量比从大到小的数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 将数据筛选出来
selected_df = df[(df['涨跌幅'] > 0) & (df['量比'].rank(ascending=False).values < 30)]
# 筛选出符合条件的军工板块日线价格在16元以下且换手率达到100%并且盈利的股票
final_df = selected_df[selected_df['行业'] == '军工']
final_df = final_df[final_df['收盘价'] < 16]
final_df = final_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？
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