问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小
- 流通市值大于100亿元
- 规模2亿以上
选股逻辑分析
- 该策略主要关注资金强度和流通市值两个因素，通过筛选出资金强度排名靠前、流通市值较大的股票，来筛选出可能具有较强市场表现的股票。
- 该策略的逻辑较为简单，但可以一定程度上筛选出具有市场潜力的股票。
有何风险？
- 该策略的局限性在于，它只考虑了资金强度和流通市值两个因素，而忽略了其他可能影响股票表现的因素，如公司财务状况、行业背景等。
- 另外，该策略也可能因为市场环境的变化而失效，例如市场风格的转变、资金流动方向的改变等。
如何优化？
- 为了提高该策略的准确性和稳定性，可以考虑加入更多的筛选因素，如公司财务状况、行业背景等。
- 另外，可以考虑使用量化交易软件来实现该策略，以提高执行效率和准确性。
最终的选股逻辑
- 通过筛选出资金强度排名靠前、流通市值较大的股票，并加入公司财务状况、行业背景等其他筛选因素，来筛选出可能具有较强市场表现的股票。
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于实现上述的筛选逻辑：
import talib
def get_fundamentals_data(ticker):
# 获取公司财务数据
fundamentals_data = get_fundamentals(ticker)
# 获取行业背景数据
industry_data = get_industry_data(ticker)
# 将数据合并
merged_data = pd.merge(fundamentals_data, industry_data, on='ticker')
return merged_data
def get_fundamentals(ticker):
# 获取财务数据
df = get_fundamentals_dataframe(ticker)
# 计算财务数据指标
df['ebitda'] = df['net_income'] / df['operating_expense']
df['pe_ratio'] = df['close'] / df['eps']
df['pb_ratio'] = df['close'] / df['book_value_per_share']
return df
def get_industry_data(ticker):
# 获取行业数据
df = get_industry_dataframe(t
## 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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