问财量化选股策略逻辑
在进行量化选股时，我们需要考虑以下几个因素：
-
今日增仓占比：表示当前股票的买入量占总成交量的比例，通常来说，如果股票的今日增仓占比超过5%，说明市场对该股票的买入意愿较强，有利于股票的上涨。
-
竞价涨幅：表示股票在竞价阶段的涨跌幅，通常来说，如果股票的竞价涨幅大于-2小于5，说明该股票的买入意愿较强，有利于股票的上涨。
-
个股热度：表示股票的市场关注度，通常来说，如果股票的热度较高，说明市场对该股票的关注度较高，有利于股票的上涨。
综合以上因素，我们可以使用以下公式来计算股票的综合评分：
综合评分 = 今日增仓占比 * 竞价涨幅 * 个股热度
选股逻辑分析
根据以上公式，我们可以得出以下结论：
-
今日增仓占比和竞价涨幅是影响股票上涨的主要因素，如果这两个因素都较高，说明股票的上涨概率较大。
-
个股热度是影响股票上涨的次要因素，如果个股热度较高，说明市场对该股票的关注度较高，有利于股票的上涨。
有何风险？
根据以上逻辑，我们可以得出以下风险：
-
如果市场对该股票的买入意愿较弱，即使今日增仓占比和竞价涨幅较高，股票也可能不上涨。
-
如果股票的个股热度较低，即使今日增仓占比和竞价涨幅较高，股票也可能不上涨。
-
如果股票的今日增仓占比和竞价涨幅都较低，即使个股热度较高，股票也可能不上涨。
如何优化？
为了优化以上逻辑，我们可以考虑以下因素：
-
将综合评分作为筛选股票的唯一标准，这样可以避免受到其他因素的影响。
-
将综合评分作为筛选股票的参考标准，这样可以更好地把握股票的上涨趋势。
-
使用更多的数据来计算综合评分，这样可以更好地反映股票的市场表现。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑为：
综合评分 = 今日增仓占比 * 竞价涨幅 * 个股热度
筛选股票的条件为：综合评分大于等于0.5。
python代码参考
以下是使用pandas和numpy库计算综合评分的python代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算综合评分
score = df['今日增仓占比'] * df['竞价涨幅'] * df['个股热度']
# 筛选股票
selected = score >= 0.5
# 输出结果
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？
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。
如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
