(iwencai量化策略)北京A股除外_、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, 北京A股除外

选股逻辑分析

该策略基于两个指标来筛选股票。首先，要求今日的增仓比例大于5%，这意味着该股票的买入量大于卖出量，表明市场对该股票的看好程度较高。其次，要求股票在竞价阶段的涨幅大于-2小于5，这意味着股票在开盘价之后的价格波动范围在合理范围内，没有出现大幅下跌的情况。

有何风险？

该策略存在一定的风险。首先，由于该策略基于历史数据进行筛选，因此无法预测未来市场表现。其次，该策略没有考虑股票的基本面因素，可能会导致选出的股票不符合投资者的预期。最后，该策略只考虑了股票的短期表现，而忽略了长期趋势。

如何优化？

为了优化该策略，可以考虑加入更多的筛选条件，例如加入股票的市盈率、市净率等基本面指标，以更全面地评估股票的价值。此外，可以考虑加入技术指标，例如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的走势。

最终的选股逻辑

• 今日增仓占比>5%
• 竞价涨幅＞-2＜5, 北京A股除外
• 市盈率低于同行业平均值
• 市净率高于同行业平均值
• 移动平均线在布林线上方

python代码参考

import tushare as ts

# 设置pro接口token
ts.set_token('your_token')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股股票基本信息
data = pro.query('stock_basic_info')

# 筛选出符合要求的股票
filtered_data = data[(data['流通市值'] > 1e9) & 
                     (data['增仓比例'] > 0.05) & 
                     (data['竞价涨幅'] > -2) & 
                     (data['上市日期'] != '2021-01-01')]

# 计算市盈率和市净率
filtered_data['pe'] = filtered_data['close'] / filtered_data['eps']
filtered_data['pb'] = filtered_data['close'] / filtered_data['pb']

# 筛选出符合要求的股票
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['pe'] < data['pe'].mean()) & 
                     (filtered_data['pb'] > data['pb'].mean())]

# 统计移动平均线和布林线
filtered_data['ma20'] = filtered_data['close'].rolling(window=20).mean()
filtered_data['ma60'] = filtered_data['close'].rolling(window=60).mean()
filtered_data['boll_upper'] = filtered_data['close'].rolling(window=20).apply(lambda x: x + 2 * (x - filtered_data['ma20']))
filtered_data['boll_lower'] = filtered_data['close'].rolling(window=20).apply(lambda x: x - 2 * (x - filtered_data['ma20']))

# 输出筛选结果
print(filtered_data)

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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