(i问财选股策略)换手率3%-12%_、竞价涨幅＞-2＜5、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

1. 今日增仓占比>5%
2. 竞价涨幅＞-2＜5
3. 换手率3%-12%

选股逻辑分析

以上三个条件分别从三个方面来筛选股票，以期选出有潜力的股票。

1. 今日增仓占比>5%：这个条件筛选出在最近一段时间内有明显资金流入的股票，说明市场对该股票的前景较为看好。

2. 竞价涨幅＞-2＜5：这个条件筛选出在竞价阶段有明显上涨趋势的股票，说明市场对该股票的预期较为乐观。

3. 换手率3%-12%：这个条件筛选出换手率适中的股票，说明市场对该股票的关注度较高，流通性较好。

有何风险？

以上三个条件虽然可以筛选出一些有潜力的股票，但是也存在一定的风险。首先，资金流入和预期上涨并不一定代表股票一定会涨，可能存在市场风险。其次，换手率适中也不一定代表股票一定好，可能存在流动性风险。因此，在使用以上策略进行投资时，需要结合其他因素进行综合考虑。

如何优化？

为了进一步降低风险，可以考虑加入一些其他条件进行筛选。例如，可以加入市盈率、市净率等财务指标，以评估股票的价值。此外，可以加入技术指标，如MACD、KDJ等，以评估股票的走势。最后，可以加入行业因素，以评估股票所属行业的前景。

最终的选股逻辑

以下是一种可能的优化后的选股逻辑：

1. 今日增仓占比>5%
2. 竞价涨幅＞-2＜5
3. 换手率3%-12%
4. 市盈率低于20倍
5. 市净率低于2倍
6. 技术指标MACD金叉
7. 行业前景较好

python代码参考

以下是一种可能的python代码实现：

import tushare as ts

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 设置token
pro.set_token('your_token_here')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 设置token
pro.set_token('your_token_here')

# 获取所有股票基本信息
df = pro.realtime_quotes()

# 筛选出符合条件的股票
df = df[df['turnover'] > 3 and df['turnover'] < 12 and df['pct_chg'] > -2 and df['pct_chg'] < 5]

# 计算市盈率和市净率
df['pe'] = df['close'] / df['eps']
df['pb'] = df['close'] / df['pb']

# 筛选出符合条件的股票
df = df[df['pe'] < 20 and df['pb'] < 2]

# 筛选出符合条件的股票
df = df[df['macd'] > 0]

# 筛选出符合条件的股票
df = df[df['industry'] == 'your_industry_here']

# 输出符合条件的股票代码
print(df['ts_code'].tolist())

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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