(i问财选股策略)机构抄底_、竞价涨幅＞-2＜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%,竞价涨幅＞-2＜5,机构抄底

选股逻辑分析

该策略通过三个条件来筛选股票：

1. 今日增仓占比>5%：表示该股票在今天有较大的资金流入，可能是机构或庄家在买入该股票。
2. 竞价涨幅＞-2＜5：表示该股票在竞价阶段有较大的涨幅，可能是受到市场关注度较高或资金追捧。
3. 机构抄底：表示该股票有机构在买入，可能是对该股票的长期走势有信心。

综合以上三个条件，该策略可以筛选出有较大资金流入、市场关注度较高且有机构抄底的股票，这些股票可能具有较好的投资价值。

有何风险？

该策略的局限性在于：

1. 机构抄底的准确性：机构抄底的准确性并不是100%，因此该策略筛选出的股票可能存在一定的风险。
2. 竞价涨幅的可靠性：竞价涨幅受到市场情绪、资金等因素的影响，因此其可靠性不是很高。
3. 今日增仓占比的可靠性：今日增仓占比受到市场波动、资金等因素的影响，因此其可靠性也不是很高。

如何优化？

为了提高该策略的准确性和可靠性，可以考虑以下优化措施：

1. 增加筛选条件：除了以上三个条件外，还可以考虑增加其他条件，如市盈率、市净率等，以筛选出更具投资价值的股票。
2. 使用更多的数据源：可以使用更多的数据源来获取机构抄底的信息，如交易所的公开信息、研究报告等，以提高策略的准确性。
3. 采用量化交易：可以采用量化交易的方式，以更加精准地执行交易指令，减少人为因素的影响。

最终的选股逻辑

综合考虑以上因素，最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 获取今日增仓占比排名前50的股票
    top_50 = get_top_50增仓()
    
    # 获取竞价涨幅排名前50的股票
    top_50 = top_50[top_50[:,1].argsort()[-50:]]
    
    # 获取机构抄底的股票
    top_50 = top_50[top_50[:,2].argsort()[-50:]]
    
    # 筛选出符合条件的股票
    selected_stocks = top_50[top_50[:,0].argsort()[-50:]]
    
    return selected_stocks

python代码参考

def get_top_50增仓():
    # 获取今日所有股票的增仓数据
    data = get_stock_data()
    
    # 计算今日增仓占比排名
    top_50 = data.sort_values(by='net_amount', ascending=False)[0:50]
    
    return top_50

def get_stock_data():
    # 获取所有股票的交易数据
    data = get_exchange_data()
    
    # 计算今日增仓数据
    data['net_amount'] = data['amount'] - data['amount'].shift(1)
    data['net_amount'] = data['net_amount'].fillna(0)
    
    return data

def get_exchange_data():
    # 获取交易所的交易数据
    data = get_yahoo_data()
    
    return data

def get_yahoo_data():
    # 获取Yahoo Finance的数据
    data = get_yahoo财经数据()
    
    return data

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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