问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 机构动向大于0
- 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
- 今日增仓占比>5%：说明这只股票最近有较多的投资者买入，表明市场对该股票的预期较好。
- 机构动向大于0：说明机构投资者对该股票的未来走势持乐观态度，有可能会继续买入。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10：说明这只股票在过去25天中有过较大的涨幅，表明市场对该股票的预期较高。
有何风险？
- 今日增仓占比>5%：如果这只股票的增仓比例过高，可能会导致短期内价格波动较大。
- 机构动向大于0：如果机构投资者买入过多，可能会导致股票价格被高估。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10：如果这只股票过去涨幅过大，可能会导致短期内价格回调。
如何优化？
- 可以加入更多因素，例如市盈率、市净率等，来综合评估股票的价值和风险。
- 可以加入技术分析因素，例如均线、macd等，来更准确地判断股票的走势。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 机构动向大于0
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
- 市盈率小于30
- 市净率小于2
- 均线多头排列
- macd金叉
python代码参考
- 代码中使用了pandas和ta-lib库，需要先安装
- 代码中使用了阿牛量化提供的股票数据源，需要先安装
- 代码中使用了阿牛量化提供的量化策略模板，需要先安装
import pandas as pd
import talib
def get_data():
# 获取股票数据源
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算今日增仓占比
df['今日增仓占比'] = df['今日资金流入'] / df['昨日资金流入'] * 100
# 计算机构动向
df['机构动向'] = df['机构资金流入'] / df['昨日资金流入'] * 100
# 计算近25个交易日涨幅
df['近25日涨幅'] = df['今日收盘价'] / df['25日最低价'] - 1
# 返回数据框
return df
def get筛选条件():
# 获取筛选条件
df = get_data()
df['今日增仓占比'] = df['今日增仓占比'].astype(float)
df['机构动向'] = df['机构动向'].astype(float)
df['近25日涨幅'] = df['近25日涨幅'].astype(float)
return df
def get策略信号():
# 获取策略信号
df = get筛选条件()
df['策略信号'] = df.apply(lambda x: 1 if x['今日增仓占比'] > 5 and x['机构动向'] > 0 and x['近25日涨幅'] > 0 else 0, axis=1)
return df['策略信号']
def get_positions():
# 获取持仓情况
df = get_data()
df['今日资金流入'] = df['今日资金流入'].astype(float)
df['昨日资金流入'] = df['昨日资金流入'].astype(float)
df['机构资金流入'] = df['机构资金流入'].astype(float)
df['今日收盘价'] = df['今日收盘价'].astype(float)
df['25日最低价'] = df['25日最低价'].astype(float)
df['策略信号'] = df['策略信号'].astype(float)
df['今日资金流入'] = df['今日资金流入'] * df['策略信号']
df['昨日资金流入'] = df['昨日资金流入'] * df['策略信号']
df['机构资金流入'] = df['机构资金流入'] * df['策略信号']
df['今日收盘价'] = df['今日收盘价'] * df['策略信号']
df['25日最低价'] = df['25日最低价'] * df['策略信号']
return df
def get_account_value():
# 获取账户价值
df = get_positions()
df['市值'] = df['今日收盘价'] * df['昨日资金流入'] * df['策略信号']
df['资产价值'] = 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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