(iwencai选股策略)近一个月内有过涨停_、涨幅_2

问财量化选股策略逻辑

今日增仓占比>5%,涨幅<2.6且涨幅>-5,近一个月内有过涨停

选股逻辑分析

这个策略的逻辑是基于三个指标来筛选股票。首先，要求今日的增仓比例大于5%，这意味着该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。其次，要求股票的涨幅小于2.6%，这意味着该股票的涨幅不是很大，但也不是很低，表明该股票的价格波动相对稳定。最后，要求股票的涨幅大于-5%，这意味着该股票的跌幅不是很大，但也不是很高，表明该股票的价格波动相对稳定。

有何风险？

这个策略的风险主要来自于市场风险和交易成本。首先，市场风险是指股票价格的波动性，即使股票符合策略的条件，也可能因为市场波动而无法获得预期的收益。其次，交易成本是指买入和卖出股票时需要支付的费用，这些费用可能会对策略的收益率产生影响。

如何优化？

为了优化这个策略，可以考虑以下几点：

1. 选择更广泛的股票池，以增加策略的适用性。
2. 使用更多的技术指标来筛选股票，以提高策略的准确性。
3. 使用更多的历史数据来评估策略的性能，以更好地预测未来的表现。
4. 考虑使用风险管理工具来控制策略的风险水平。

最终的选股逻辑

最终的选股逻辑如下：

def select_stock():
    # 获取所有A股股票
    stocks = get_stocks()

    # 筛选出今日增仓比例大于5%的股票
    stocks = stocks[stocks['net_flow'] > 0.05]

    # 筛选出涨幅小于2.6%且涨幅大于-5%的股票
    stocks = stocks[(stocks['close'] - stocks['open']) / stocks['open'] < 0.026 and (stocks['close'] - stocks['open']) / stocks['open'] > -0.05]

    # 筛选出近一个月内有过涨停的股票
    stocks = stocks[stocks['date'] >= '2021-08-01']
    stocks = stocks[stocks['is_stk'] == 1]

    return stocks

python代码参考

import tushare as ts

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取所有A股股票
stocks = pro.realtime_quotes('000001.SZ')

# 筛选出今日增仓比例大于5%的股票
stocks = stocks[stocks['net_flow'] > 0.05]

# 筛选出涨幅小于2.6%且涨幅大于-5%的股票
stocks = stocks[(stocks['close'] - stocks['open']) / stocks['open'] < 0.026 and (stocks['close'] - stocks['open']) / stocks['open'] > -0.05]

# 筛选出近一个月内有过涨停的股票
stocks = stocks[stocks['date'] >= '2021-08-01']
stocks = stocks[stocks['is_stk'] == 1]

# 输出符合条件的股票列表
print(stocks)

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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