问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，昨日9:15匹配价跌停。
选股逻辑分析
- 振幅大于1可以反映股票的市场波动情况，选股时可以挖掘出更具盈利潜力的股票。
- 选择10日涨幅大于0小于35的股票可以挖掘出有一定涨幅但是未过度涨价的股票，同时具有较好的风险收益特点。
- 昨日9:15匹配价跌停可以找出市场中有短期跌势但有反弹机会的股票。
有何风险？
- 选股逻辑中仅考虑了股票的历史行情和匹配价跌停情况，未考虑公司的基础面情况，风险较大。
- 昨日9:15匹配价跌停并不一定反映股票未来趋势，需要慎重考虑。
如何优化？
- 引入公司基本面指标，如PE、PB等，结合历史行情和匹配价跌停，综合分析选股。
- 对昨日9:15匹配价跌停进行更加严谨的筛选和判断，如加入成交量等指标协助判断。
- 注意风险控制，选股时要有一定的分散度和风险规避策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10日涨幅大于0小于35，昨日9:15匹配价跌停。
同花顺指标公式代码参考
待更新。
python代码参考
import akshare as ak
def select(df):
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
df['涨幅'] = df['收盘价'].pct_change(10)
df = df[(df['涨幅'] > 0) & (df['涨幅'] < 0.35)]
pre_close = ak.stock_zh_a_daily(symbol=symbol, adjust="qfq", start_date=start_date, end_date=end_date)
df = df.merge(pre_close[['股票代码', '收盘价']], on='股票代码', how='left')
df = df[df['收盘价'] * 0.9 > df['匹配价']]
return 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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