问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%, 表示该股票最近一段时间内有较多资金流入，说明市场对该股票较为看好。
- 竞价涨幅＞-2＜5, 表示该股票在竞价阶段的价格波动较小，说明市场对该股票的预期较为稳定。
- 今日最大跌幅＜-4且＞-5, 表示该股票今日的跌幅较小，说明市场对该股票的预期较为稳定。
选股逻辑分析
- 以上三个条件结合起来，可以筛选出那些近期有资金流入、价格波动较小且预期稳定的股票，这些股票可能具有较好的投资价值。
有何风险？
- 以上三个条件只能筛选出部分股票，不能保证一定能够选出优质股票。
- 以上三个条件筛选出的股票可能存在一定的市场风险，因为这些股票受到市场预期的影响较大。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的筛选条件，例如市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的投资价值。
- 可以考虑加入技术分析指标，例如移动平均线、布林线等，以更准确地判断股票的趋势。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%, 竞价涨幅＞-2＜5, 今日最大跌幅＜-4且＞-5, 市盈率<20, 市净率<2.
- 如果以上条件都满足，则认为该股票具有较好的投资价值，可以考虑买入。
python代码参考
- 以下代码使用了问财量化交易的量化策略接口，需要先安装问财量化交易并进行账号注册。
-
导入必要的库
import qstools
设置策略名称和参数
name = 'my_strategy'
params = {
'max_size': 1000000,
'max_cost': 1000000,
'min_size': 10000,
'min_cost': 1000,
'order_type': 'limit',
'order_price': 'close',
'order_side': 'buy',
'stop_loss': 0.05,
'take_profit': 0.1,
'time_frame': 'day',
}
创建策略对象
strategy = qstools.create_strategy(name, params)
获取股票池
stocks = qstools.get_stocks()
筛选出符合条件的股票
selected_stocks = []
for stock in stocks:
if stock['total_amount'] > 500000 and stock['price'] > stock['close'] - 2 and stock['price'] < stock['close'] + 5 and stock['pb'] < 2 and stock['pe'] < 20:
selected_stocks.append(stock)
计算策略的收益
profits = 0
for stock in selected_stocks:
if stock['price'] > stock['close'] + take_profit:
profits += stock['amount'] * (stock['price'] - stock['close'] - take_profit)
elif stock['price'] < stock['close'] - stop_loss:
profits += stock['amount'] * (stock['close'] - stock['price'] - stop_loss)
输出策略的收益
print('策略名称：', name)
print('策略参数：', params)
print('策略收益：', profits)
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
