问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%, 表示该股票最近有较多资金流入，说明市场对该股票较为看好。
- 前日实际换手率>3～28, 表示该股票在过去一段时间内有较高的换手率，说明市场对该股票较为活跃。
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5, 表示该股票今日的跌幅较小，但跌幅超过-5%，说明该股票有较强的反弹意愿。
选股逻辑分析
- 今日增仓占比>5% 表示市场对该股票较为看好，但并不代表该股票一定会上涨。
- 前日实际换手率>3～28 表示该股票在过去一段时间内有较高的换手率，说明市场对该股票较为活跃，但并不代表该股票一定会上涨。
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5 表示该股票今日的跌幅较小，但跌幅超过-5%，说明该股票有较强的反弹意愿，但并不代表该股票一定会上涨。
有何风险？
- 今日增仓占比>5% 表示市场对该股票较为看好，但并不代表该股票一定会上涨。
- 前日实际换手率>3～28 表示该股票在过去一段时间内有较高的换手率，说明市场对该股票较为活跃，但并不代表该股票一定会上涨。
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5 表示该股票今日的跌幅较小，但跌幅超过-5%，说明该股票有较强的反弹意愿，但并不代表该股票一定会上涨。
如何优化？
- 可以考虑加入更多指标来综合分析，例如收盘价涨跌幅、量能等。
- 可以加入限制条件，例如仅选择过去一段时间内表现较好的股票。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%, 前日实际换手率>3～28, 今日最大跌幅＜-4且＞-5
- 可以加入更多指标来综合分析，例如收盘价涨跌幅、量能等。
- 可以加入限制条件，例如仅选择过去一段时间内表现较好的股票。
python代码参考
- 以下代码使用了问财的量化策略库，需要先安装问财
- 代码中使用了tushare库进行数据获取，需要先安装tushare
import tushare as ts
import pandas as pd
from qtpylib import talib
# 设置tushare的key
ts.set_token('your_token')
# 获取股票数据
df = pd.DataFrame(ts.get_k_data('600036', start='2021-01-01', end='2021-12-31'))
# 计算今日增仓占比
df['今天的增仓占比'] = df['net_amount'] / df['close'] * 100
# 计算前日实际换手率
df['前日实际换手率'] = df['vol'] / df['close'] * 100
# 计算今日最大跌幅
df['今日最大跌幅'] = df['close'] - df['close'].shift(1)
# 限制条件
df = df[df['今天的增仓占比'] > 5]
df = df[df['前日实际换手率'] > 3]
df = df[df['今日最大跌幅'] < -4]
# 综合分析指标
df['综合分析'] = talib.MA(df['close'], timeperiod=5) + talib.MA(df['close'], timeperiod=10)
# 仅选择过去一段时间内表现较好的股票
df = df[df['综合分析'] > df['综合分析'].rolling(window=60).mean()]
# 输出结果
print(df)
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？
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