i问财量化选股-涨幅2%-7%、周一9点25分卖一量、分时换手率前二个

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑分析

• 涨幅2%-7%：这是对股票价格的简单要求，投资者可能会希望股票在一段时间内有较好的收益。
• 周一9点25分卖一量：这是指交易的时间节点，如果股票在开盘后不久就有大量的卖出订单，可能说明投资者对公司前景持悲观态度。
• 分时换手率前二个：换手率是衡量股票交易活跃程度的一个指标，高换手率通常意味着股票更有可能受到市场关注。

有何风险？

• 短期股价波动较大：因为是短线交易策略，所以股票价格可能出现较大的波动，可能导致投资者亏损。
• 数据误差：由于数据源可能存在误差，可能会导致策略的执行结果与预期不符。

如何优化？

• 考虑更多因素：除了上述三个因素外，还可以考虑其他如财务状况、行业地位等因素，以提高策略的准确性和稳定性。
• 利用技术分析：可以利用各种技术指标和图表来辅助决策，例如K线图、MACD等。

最终的选股逻辑

选出符合以下条件的股票：

• 涨幅2%-7%，近一周内连续出现；
• 上市时间不早于2010年，且未进行过大规模的股权融资；
• 上周五收盘价高于30日均线，本周一上午9:25分卖一量低于上周五全天卖一量的10%；
• 在开盘后的前15分钟内，换手率排名前两个。

常见问题

• 什么是换手率？
• 换手率是什么意思？
• 如何计算换手率？
• 如何确定买入时机？
• 如何确定卖出时机？

python代码参考

import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf

# 获取数据
stock = yf.Ticker('AAPL')
df = stock.history(period='1d')

# 设置筛选条件
filtered_df = df[(df['Close'] > df['Close'].rolling(7).mean()) & (df['Close'] < df['Close'].rolling(7).mean() + 0.07) & 
                (df['Volume'] / df['Volume'].iloc[-1] < 0.1) & (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？

    点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。