(iwencai选股策略)集中度70_20%_、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,集中度70<20%

选股逻辑分析

该策略主要关注股票的三个方面：今日增仓占比、竞价涨幅和集中度。其中，今日增仓占比表示最近一段时间内，该股票的成交量较之前一段时间有所增加，说明市场对该股票的关注度较高，可能有较大的投资机会。竞价涨幅表示该股票在竞价交易阶段的价格涨幅，如果涨幅超过一定范围，则说明市场对该股票的预期较高，可能存在投资机会。集中度则表示该股票的流通盘集中度，如果集中度较低，则说明市场对该股票的流通盘分布较为分散，可能有较大的投资机会。

有何风险？

该策略的局限性在于，它只考虑了股票的三个方面的因素，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业背景等。此外，该策略也存在一定的风险，如市场风险、流动性风险等。因此，在使用该策略时，需要充分考虑这些风险因素。

如何优化？

为了优化该策略，可以考虑加入更多的因素，如公司的财务状况、行业背景等，以更全面地评估股票的投资价值。此外，也可以考虑加入技术分析指标，如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的价格走势。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 获取所有股票的今日增仓占比、竞价涨幅和集中度数据
    data = get_stock_data()
    
    # 筛选出今日增仓占比大于5%的股票
    stocks = data[data['今日增仓占比'] > 0.05]['股票代码']
    
    # 筛选出竞价涨幅大于-2且小于5的股票
    stocks = stocks[stocks['竞价涨幅'] > -2.0 and stocks['竞价涨幅'] < 5.0]['股票代码']
    
    # 筛选出集中度小于70且大于20的股票
    stocks = stocks[stocks['集中度'] < 0.7 and stocks['集中度'] > 0.2]['股票代码']
    
    # 返回最终的股票列表
    return stocks

python代码参考

import pandas as pd

def get_stock_data():
    # 获取股票数据
    data = pd.read_csv('stock_data.csv')
    
    # 筛选出今日增仓占比大于5%的股票
    data = data[data['今日增仓占比'] > 0.05]
    
    # 筛选出竞价涨幅大于-2且小于5的股票
    data = data[stocks['竞价涨幅'] > -2.0 and stocks['竞价涨幅'] < 5.0]
    
    # 筛选出集中度小于70且大于20的股票
    data = data[stocks['集中度'] < 0.7 and stocks['集中度'] > 0.2]
    
    # 返回最终的股票数据
    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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