问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%: 表示这只股票在最近一天内有超过5%的股票被买入，这表明市场对该股票的预期比较积极。
- 涨跌幅×超大单净量: 表示这只股票的涨跌幅与超大单净量的乘积，超大单净量是指一定时间内买卖双方中，主动性买入量和主动性卖出量之差。如果这只股票的涨跌幅与超大单净量的乘积比较大，说明市场对该股票的买卖意愿比较强烈。
- 换手率3%-12%: 表示这只股票的换手率在3%到12%之间，这是一个相对合理的换手率范围，说明这只股票的流通性较好。
选股逻辑分析
- 今日增仓占比>5%: 表明市场对该股票的预期比较积极，说明这只股票有可能在未来出现上涨。
- 涨跌幅×超大单净量: 表明市场对该股票的买卖意愿比较强烈，说明这只股票有可能在未来出现较大的波动。
- 换手率3%-12%: 表明这只股票的流通性较好，说明这只股票的交易活跃度较高。
有何风险？
- 由于这只股票的涨跌幅与超大单净量的乘积比较大，说明市场对该股票的买卖意愿比较强烈，这可能会导致这只股票在未来出现较大的波动。
- 如果这只股票的流通性较差，说明这只股票的交易活跃度较低，这可能会导致这只股票在未来出现流动性不足的情况。
如何优化？
- 可以考虑将换手率的范围调整为更合理的范围，例如5%到20%。
- 可以考虑将今日增仓占比的范围调整为更合理的范围，例如2%到10%。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 涨跌幅×超大单净量>0
- 换手率5%-20%
python代码参考
- 代码中需要导入pandas和numpy模块
- 代码中需要先获取股票数据，可以使用Yahoo Finance API或者Alpha Vantage API等
- 代码中需要计算今日增仓占比、涨跌幅与超大单净量的乘积以及换手率等指标
- 代码中需要筛选出符合要求的股票，并输出结果
以下是示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 获取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算今日增仓占比
data['今日增仓占比'] = data['今日增仓额'] / data['流通市值'] * 100
# 计算涨跌幅与超大单净量的乘积
data['涨跌幅×超大单净量'] = data['涨跌幅'] * data['超大单净量']
# 筛选出符合要求的股票
selected = data[(data['今日增仓占比'] > 5) & (data['涨跌幅×超大单净量'] > 0) & (data['换手率'] > 5) & (data['换手率'] < 20)]
# 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？
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