问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 七连阴
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于三个条件来筛选股票：
- 今日增仓占比>5%：这意味着股票的买入量大于卖出量，表明市场对该股票的看涨情绪较高。
- 七连阴：连续七个交易日下跌，表明该股票已经经历了一段较长时间的下跌趋势。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10：这意味着该股票在过去的25个交易日内曾经出现过单日涨幅大于等于百分之10的情况，表明该股票具有一定的反弹潜力。
综合这三个条件，我们可以筛选出一些具有反弹潜力的股票，但同时也需要关注这些股票的市场风险。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括：
- 买入量大于卖出量并不一定意味着市场对该股票的看涨情绪较高，也可能是庄家在拉高出货。
- 连续七个交易日下跌并不一定意味着该股票已经经历了一段较长时间的下跌趋势，也可能是短期回调。
- 单日涨幅大于等于百分之10并不一定意味着该股票具有一定的反弹潜力，也可能是市场短期的波动。
因此，在使用这个策略时需要谨慎分析，避免因为过度乐观而忽略市场风险。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：
- 适当增加筛选条件的数量，例如加入成交量、换手率等指标，以更好地判断市场情绪和股票的市场价值。
- 将筛选条件的时间范围调整为更短或更长，以适应不同的市场环境。
- 将筛选条件的权重进行调整，以更好地反映不同条件的重要性。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 连续七个交易日下跌
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
- 适当增加筛选条件的数量，例如加入成交量、换手率等指标
- 将筛选条件的时间范围调整为更短或更长
- 将筛选条件的权重进行调整，以更好地反映不同条件的重要性
python代码参考
import tushare as ts
# 设置pro接口token
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取数据
df = pro.daily(ts_code='600036', start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31')
# 筛选条件
df = df[(df['net嬗变比例'] > 0.05) & (df['close'].diff() < 0) & (df['close'].rolling(window=25).apply(lambda x: x.mean() > x.quantile(0.1)))]
注意：需要安装tushare库才能运行上述代码。
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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