(i问财选股策略)换手率3%-12%_、涨幅_2

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%,涨幅<2.6且涨幅>-5,换手率3%-12%

选股逻辑分析

这个策略逻辑看起来是基于三个条件来筛选股票。首先，要求股票今天的增仓比例超过5%，这意味着投资者在买入股票时比卖出股票更多。其次，要求股票的涨幅小于2.6%，这意味着股票价格没有出现大幅上涨。最后，要求股票的换手率在3%-12%之间，这意味着股票的交易活跃度适中。

有何风险？

这个策略逻辑可能会面临一些风险。首先，如果市场整体表现不佳，即使股票符合这些条件，也可能出现下跌。其次，如果投资者在买入股票时没有考虑到市场的走势，可能会出现追涨杀跌的情况。最后，如果股票的换手率过高，可能会导致股票价格波动较大。

如何优化？

为了优化这个策略逻辑，可以考虑以下几点：

1. 选择更多的条件来筛选股票，例如市值、市盈率等，以提高策略的准确性和稳定性。
2. 考虑加入技术分析指标，例如均线、MACD等，以更好地判断股票的走势。
3. 对于换手率的限制，可以考虑加入更严格的条件，例如换手率低于1%等，以减少交易成本和风险。

最终的选股逻辑

以下是最终的选股逻辑：

1. 选择流通市值大于1亿的股票。
2. 要求股票今天的增仓比例超过5%。
3. 要求股票的涨幅小于2.6%。
4. 要求股票的换手率在3%-12%之间。
5. 考虑加入技术分析指标，例如均线、MACD等，以更好地判断股票的走势。

python代码参考

以下是基于问财数据的Python代码参考：

import talib

def get_stock_data(symbol):
    # 获取股票的历史数据
    data = yf.download(symbol, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
    # 计算今日增仓比例
    close = data['close']
    open = data['open']
    volume = data['volume']
    delta = close - open
    delta = delta / open * 100
    delta = talib.SMA(delta, timeperiod=30)
    delta = delta / talib.SMA(delta, timeperiod=60)
    delta = delta / talib.SMA(delta, timeperiod=90)
    delta = delta * volume / close
    delta = talib.SUM(delta, timeperiod=1)
    delta = delta / close * 100
    # 计算今日涨幅
    close = data['close']
    open = data['open']
    high = data['high']
    low = data['low']
    gain = close - open
    gain = gain / open * 100
    gain = talib.SMA(gain, timeperiod=30)
    gain = gain / talib.SMA(gain, timeperiod=60)
    gain = gain / talib.SMA(gain, timeperiod=90)
    gain = gain * volume / close
    gain = talib.SUM(gain, timeperiod=1)
    gain = gain / close * 100
    # 计算今日换手率
    close = data['close']
    open = data['open']
    volume = data['volume']
    vwap = talib.VWAP(data['close'], timeperiod=30)
    open = data['open']
    high = data['high']
    low = data['low']
    gain = close - open
    gain = gain / open * 100
    gain = talib.SMA(gain, timeperiod=30)
    gain = gain / talib.SMA(gain, timeperiod=60)
    gain = gain / talib.SMA(gain, timeperiod=90)
    gain = gain * volume / close
    gain = talib.SUM(gain, timeperiod=1)
    gain = gain / close * 100
    # 综合指标
    alpha = talib.SMA(gain, timeperiod=30) / talib.SMA(delta, timeperiod=30)
    beta = talib.SMA(gain, timeperiod=60) / talib.SMA(delta, timeperiod=60)
    gamma = talib.SMA(gain, timeperiod=90) / talib.SMA(delta, timeperiod=90)
    # 返回综合指标
    return alpha, beta, gamma

请注意，这

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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