问财量化选股策略逻辑
这个策略的核心是通过筛选分时换手率前二个和非涨停的股票，然后进行进一步的筛选。
选股逻辑分析
这个策略的优点是可以避免因新股和次新股的价格波动而带来的投资风险，同时可以关注到市场中的活跃资金流动情况。然而，它也有一些缺点。首先，这种策略可能会错过一些优质的新股和次新股，因为它们可能由于盘子小、流动性差等原因，无法在短时间内达到较高的换手率。其次，这种策略可能会过度关注短期的市场情绪，而不是公司的基本面，从而导致投资决策过于冲动。
有何风险？
这种策略的主要风险在于过度依赖市场情绪，以及可能错过优质的新股和次新股。此外，由于分时换手率只是反映市场活跃度的一个指标，因此不能完全代表股票的价值。
如何优化？
对于这种策略，可以通过引入更多的筛选条件来提高其准确性和稳定性。例如，可以考虑引入公司的财务数据，如盈利能力、成长性等，来判断股票的价值。另外，也可以考虑引入技术分析指标，如MACD、KDJ等，来预测股票的趋势。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑可能是：首先，筛选出分时换手率前二个的股票；然后，再从这些股票中选出非涨停的股票；最后，再根据公司的财务数据和技术分析指标，进行进一步的筛选。
常见问题
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新股和次新股是不是就不能参与？
答：不一定，只要满足分时换手率前二个和非涨停的要求，就可以考虑参与。 -
分时换手率是怎么计算的？
答：分时换手率是某只股票在一定时间内的成交量除以该股票的流通市值的结果。 -
技术分析指标是什么？
答：技术分析指标是用来预测股票价格趋势的工具，包括MACD、KDJ、RSI等。 -
公司的财务数据怎么获取？
答：公司财务数据通常可以在上市公司的官方网站上找到，或者在金融数据平台上查询。
python代码参考
import pandas as pd
# 获取分时换手率前二个和非涨停的股票
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
df = df[df['volume'] > df['volume'].quantile(0.9)]
df = df[df['close'] > 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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