问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要定义一些必要的参数：
- n：需要至少重合的均线数量
- threshold：9点25分涨幅小于6%的股票
- top_n：按今日竞价金额排序前5的股票
接下来，我们按照以下步骤来实现这个策略：
- 从所有A股中筛选出至少n根均线重合的股票。
- 对于每只股票，计算其9点25分的涨幅，并筛选出涨幅小于6%的股票。
- 按照今日竞价金额排序，选取前n只股票作为最终结果。
选股逻辑分析
这个策略的优点是简单易懂，可以快速筛选出符合条件的股票。缺点是可能会漏掉一些符合条件的股票，因为有些股票可能在9点25分还没有完全开盘。
有何风险？
这个策略的风险在于可能会筛选出一些业绩较差的股票，因为这些股票可能会在9点25分涨幅较小。另外，如果市场整体表现较差，也可能导致一些股票的涨幅较小。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑增加一些其他的筛选条件，例如：
- 股票的市值大小
- 股票的市盈率
- 股票的行业分类
这样可以更好地筛选出符合条件的股票。
最终的选股逻辑
我们定义以下参数：
- n：需要至少重合的均线数量，取值为3
- threshold：9点25分涨幅小于6%的股票，取值为0.06
- top_n：按今日竞价金额排序前5的股票，取值为5
我们按照以下步骤来实现这个策略：
- 从所有A股中筛选出至少n根均线重合的股票。
- 对于每只股票，计算其9点25分的涨幅，并筛选出涨幅小于6%的股票。
- 按照今日竞价金额排序，选取前n只股票作为最终结果。
python代码参考：
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股的股票代码
stock_codes = pro.stock_all()
# 筛选出至少3根均线重合的股票
n = 3
stock_codes = stock_codes[ts.pro_api().get_stock_basics().sort_values('code')['code'].isin(ts.pro_api().get_stock_basics().sort_values('均线数量')['code'], ascending=False)].index.tolist()
# 筛选出9点25分涨幅小于6%的股票
threshold = 0.06
stock_codes = stock_codes[ts.pro_api().get_realtime_quotes().sort_values('pct_chg')['pct_chg'] < threshold].index.tolist()
# 按照今日竞价金额排序，选取前5只股票
top_n = 5
stock_codes = stock_codes[ts.pro_api().get_realtime_quotes().sort_values('amount')['amount']].index.tolist()
# 输出最终结果
print(stock_codes)
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。
