(i问财选股策略)换手率_2%且_9%_、今日最大跌幅＜-4且＞-5、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%,今日最大跌幅＜-4且＞-5,换手率>2%且<9%

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于今日的市场表现来筛选股票。首先，要求股票今天的增仓比例超过5%，这意味着投资者对这只股票有信心，可能在未来继续买入。其次，要求股票今天的最大跌幅小于-4且大于-5，这意味着这只股票今天的价格波动较大，但没有出现极端的下跌。最后，要求股票今天的换手率超过2%且小于9%，这意味着这只股票的交易活跃度较高，但没有出现过度交易的情况。

有何风险？

这个策略的风险在于它可能过于侧重于短期市场表现，而忽略了股票的基本面和长期价值。如果市场出现极端波动，这个策略可能会导致投资者买入一些表现不佳的股票。此外，如果股票的换手率过高，也可能意味着这只股票的价格被过度炒高，存在较大的回调风险。

如何优化？

为了优化这个策略，可以考虑加入一些基本面指标，例如市盈率、市净率等，来更全面地评估股票的价值。此外，可以考虑加入一些技术指标，例如移动平均线、布林线等，来更准确地判断股票的价格走势。最后，可以考虑加入一些风险控制措施，例如止损单、止盈单等，来降低投资风险。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 获取所有A股股票
    stocks = get_stocks()

    # 筛选出今天增仓比例超过5%的股票
    stocks = stocks[stocks['net_amount_change'] > 0.05]

    # 筛选出今天最大跌幅小于-4且大于-5的股票
    stocks = stocks[(stocks['max_drawdown'] < -0.04) & (stocks['max_drawdown'] > -0.05)]

    # 筛选出今天换手率超过2%且小于9%的股票
    stocks = stocks[(stocks['turnover'] > 0.02) & (stocks['turnover'] < 0.09)]

    # 返回符合条件的股票列表
    return stocks

python代码参考

import tushare as ts

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股股票
stocks = pro.stock_basic()

# 筛选出今天增仓比例超过5%的股票
stocks = stocks[stocks['net_amount_change'] > 0.05]

# 筛选出今天最大跌幅小于-4且大于-5的股票
stocks = stocks[(stocks['max_drawdown'] < -0.04) & (stocks['max_drawdown'] > -0.05)]

# 筛选出今天换手率超过2%且小于9%的股票
stocks = stocks[(stocks['turnover'] > 0.02) & (stocks['turnover'] < 0.09)]

# 返回符合条件的股票列表
print(stocks)

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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