(iwencai选股策略)集中度70_20%_、涨幅_2

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%,涨幅<2.6且涨幅>-5,集中度70<20%

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%：表示该股票在最近一段时间内有较多的资金流入，说明市场对该股票的关注度较高，可能具有投资价值。
2. 涨幅<2.6且涨幅>-5：表示该股票在最近一段时间内的涨幅较小，但同时也避免了大幅下跌的情况，说明市场对该股票的预期较为稳定。
3. 集中度70<20%：表示该股票的流通市值相对较小，流通性较佳，有利于投资者进行买卖操作。

综合以上三个条件，该策略筛选出的是那些近期有资金流入、涨幅稳定且流通性较好的股票，具有一定的投资价值。

有何风险？

该策略筛选出的股票可能具有一定的投资风险，包括：

1. 市场风险：由于市场因素的影响，股票价格可能会出现较大的波动，导致投资者出现亏损。
2. 行业风险：由于不同行业的发展情况不同，某些行业的股票可能会出现较大的波动，导致投资者出现亏损。
3. 公司风险：由于公司经营状况、财务状况等因素的影响，某些公司的股票可能会出现较大的波动，导致投资者出现亏损。

如何优化？

该策略可以通过以下方式优化：

1. 筛选出更多符合条件的股票，以提高投资组合的多样性。
2. 对于符合条件的股票，可以进行进一步的分析和研究，以确定其投资价值。
3. 可以结合其他因素，如市盈率、市净率等，来筛选股票，以提高策略的准确性。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 获取最近一段时间内的股票数据
    stock_data = get_stock_data()
    
    # 筛选出今日增仓占比>5%的股票
    stocks = stock_data[stock_data['net_inflow'] > 0.05]['symbol']
    
    # 筛选出涨幅<2.6且涨幅>-5的股票
    stocks = stocks[stock_data[stocks]['price_change'] < 0.026 and stock_data[stocks]['price_change'] > -0.05]['symbol']
    
    # 筛选出集中度70<20%的股票
    stocks = stocks[stock_data[stocks]['market_cap'] < 0.2 * stock_data[stocks]['流通市值']]['symbol']
    
    # 返回符合条件的股票列表
    return stocks

python代码参考

import pandas as pd

def get_stock_data():
    # 获取股票数据
    df = pd.read_csv('stock_data.csv')
    return df

def select_stock():
    # 获取最近一段时间内的股票数据
    df = get_stock_data()
    
    # 筛选出今日增仓占比>5%的股票
    stocks = df[df['net_inflow'] > 0.05]['symbol']
    
    # 筛选出涨幅<2.6且涨幅>-5的股票
    stocks = stocks[stock_data[stocks]['price_change'] < 0.026 and stock_data[stocks]['price_change'] > -0.05]['symbol']
    
    # 筛选出集中度70<20%的股票
    stocks = stocks[stock_data[stocks]['market_cap'] < 0.2 * stock_data[stocks]['流通市值']]['symbol']
    
    # 返回符合条件的股票列表
    return 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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