问财量化选股策略逻辑
今日增仓占比>5%
表示最近一段时间内，这只股票的成交量在不断增加，且新增的成交量比例超过了5%，说明市场对该股票的关注度在不断提升，可能有资金在积极介入。
七连阴
七连阴表示这只股票在最近七天内连续下跌，表明市场对该股票的看空情绪较高，可能有投资者在抛售该股票。
竞价涨幅＞-2＜5%
竞价涨幅表示这只股票在竞价交易阶段的涨幅，如果涨幅大于-2%，说明这只股票的价格在下跌，但跌幅不大，可能有抄底资金在介入；如果涨幅小于5%，说明这只股票的价格在上涨，但涨幅不大，可能有投资者在等待更好的买入机会。
选股逻辑分析
以上三个条件组合在一起，可以筛选出在最近一段时间内连续下跌，但下跌幅度不大，且有抄底资金介入的股票。这些股票可能具有反弹的机会，值得关注。
有何风险？
然而，以上三个条件组合在一起，也可能筛选出一些绩差股或被市场抛弃的股票。因此，在使用以上策略时，需要结合公司的基本面和行业背景进行综合分析，以降低投资风险。
如何优化？
为了进一步提高策略的准确性和稳定性，可以考虑加入更多的条件，例如公司的财务数据、盈利能力、市场份额等。同时，也可以通过调整参数和筛选条件，来优化策略的表现。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stock():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stocks()
# 筛选出最近七天内连续下跌的股票
declining_stocks = [stock for stock in stocks if stock['close'] < stock['close'].shift(-7)]
# 筛选出竞价涨幅大于-2%且小于5%的股票
buying_stocks = [stock for stock in declining_stocks if stock['pre_close'] > stock['pre_close'].shift(-1) * (-2 / 5) and stock['pre_close'] < stock['pre_close'].shift(-1) * (5 / 2)]
# 筛选出今日增仓占比超过5%的股票
active_stocks = [stock for stock in buying_stocks if stock['net_buy'] / stock['total'] > 0.05]
# 返回符合条件的股票列表
return active_stocks
python代码参考
import talib
import pandas as pd
def get_stocks():
# 获取所有A股股票
stocks = pd.read_csv('stock_data.csv')
stocks = stocks[stocks['industry'] == 'A股']
stocks = stocks[stocks['exchange'] == '深交所']
stocks = stocks[stocks['is_stocks'] == True]
stocks = stocks[stocks['close'] > 0]
stocks = stocks[stocks['close'] < stocks['close'].max()]
return stocks
def calculate_pre_close(stock):
# 计算前收盘价
pre_close = stock['close'].shift(-1)
pre_close = pre_close.fillna(method='ffill')
return pre_close
def calculate_net_buy(stock):
# 计算净买入量
net_buy = stock['net_buy'] / stock['total']
return net_buy
def select_stock():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stocks()
# 筛选出最近七天内连续下跌的股票
declining_stocks = [stock for stock in stocks if stock['close'] < stock['close'].shift(-7)]
# 筛选出竞价涨幅大于-2%且小于5%的股票
buying_stocks = [stock for stock in declining_stocks if stock['pre_close'] > stock['pre_close'].shift(-1) * (-2 / 5) and stock['pre_close'] < stock['pre_close'].shift(-1) * (5 / 2)]
# 筛选出今日增仓占比超过5%的股票
active_stocks = [stock for stock in buying_stocks if stock['net_buy'] / stock['total'] > 0.05]
# 返回符合条件的股票列表
return active_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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