(i问财选股策略)换手率3%-12%_、昨日股价大于250日均线、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%,昨日股价大于250日均线,换手率3%-12%

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于股票的成交量和换手率来筛选股票，并结合股票的价格趋势来确定股票的买入时机。具体来说，该策略首先筛选出今日增仓比例超过5%的股票，这意味着这些股票的投资者对股票的买入意愿较强。然后，策略筛选出昨日股价大于250日均线的股票，这意味着这些股票的价格趋势较为稳定。最后，策略筛选出换手率在3%-12%之间的股票，这意味着这些股票的成交量较为活跃。

有何风险？

该策略的潜在风险包括以下几点：

1. 成交量和换手率指标的准确性受到市场环境和投资者行为的影响，因此这些指标可能不完全反映股票的真实情况。

2. 该策略只考虑了股票的成交量和价格趋势，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业前景等，这些因素可能对股票的价格和价值产生重要影响。

3. 该策略没有考虑股票的市场风险，即股票价格可能会因市场整体因素而发生剧烈波动。

如何优化？

为了优化该策略，可以考虑以下几点：

1. 使用更多的指标来筛选股票，例如市盈率、市净率等，以更好地评估股票的价值和风险。

2. 将策略的时间周期延长或缩短，以更好地反映股票的长期趋势和短期波动。

3. 将策略应用于不同类型的股票，例如成长股、价值股等，以更好地适应不同的市场环境和投资风格。

最终的选股逻辑

以下是最终的选股逻辑：

1. 筛选出今日增仓比例超过5%的股票。

2. 筛选出昨日股价大于250日均线的股票。

3. 筛选出换手率在3%-12%之间的股票。

4. 将上述三个条件组合起来，筛选出同时满足上述三个条件的股票。

5. 对筛选出的股票进行进一步的分析和评估，以确定最终的投资决策。

python代码参考

以下是基于pandas和numpy的python代码参考：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选出今日增仓比例超过5%的股票
data = data[(data['net_inflow'] > 0.05) & (data['close'] > data['250MA']))

# 筛选出昨日股价大于250日均线的股票
data = data[(data['close'] > data['250MA']) & (data['close'] > data['close'].shift(1))]

# 筛选出换手率在3%-12%之间的股票
data = data[(data['turnover'] > 0.03) & (data['turnover'] < 0.12)]

# 组合三个条件，筛选出同时满足上述三个条件的股票
data = data[(data['net_inflow'] > 0.05) & (data['close'] > data['250MA']) & (data['close'] > data['close'].shift(1)) & (data['turnover'] > 0.03) & (data['turnover'] < 0.12)]

# 对筛选出的股票进行进一步的分析和评估
# ...

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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