问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 今日上涨>1主板
- 竞价涨幅＞-2＜5
选股逻辑分析
- 今日增仓占比>5%：说明该股票近期有主力资金流入，且流入比例较高，有利于股票的上涨。
- 今日上涨>1主板：说明该股票在主板市场中表现较好，且涨幅较大，表明市场对该股票的认同度较高。
- 竞价涨幅＞-2＜5：说明该股票在竞价阶段有较大的涨幅，且涨幅在合理范围内，表明市场对该股票的预期较为乐观。
有何风险？
- 这个策略只考虑了股票的短期表现，没有考虑长期的基本面因素，因此可能会错过一些长期表现较好的股票。
- 这个策略只考虑了股票的走势，没有考虑市场的整体情况，因此可能会在市场下跌时买入股票，导致亏损。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的基本面因素，例如公司的财务数据、盈利能力等，以更好地评估股票的价值。
- 可以考虑加入技术分析因素，例如股票的走势形态、均线等，以更好地判断股票的走势。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%
- 今日上涨>1主板
- 竞价涨幅＞-2＜5
- 公司财务数据健康，盈利能力较强
- 股票走势形态良好，均线多头排列
python代码参考
import talib
def get_stock_data(stock_code):
# 获取股票的历史数据
data = yf.download(stock_code, start='2020-01-01', end='2021-12-31')
# 计算今日增仓占比
delta = data['net_value'].diff()
delta = delta.where(delta > 0, 0)
delta = delta / data['net_value'].shift(1)
data['today_increase'] = delta
# 计算今日上涨
data['today_change'] = data['close'].pct_change()
# 计算竞价涨幅
data['pre_close'] = data['close'].shift(1)
data['pre_open'] = data['open'].shift(1)
data['pre_bid'] = data['pre_open'] * data['pre_close'] / data['pre_open'].shift(1)
data['pre_ask'] = data['pre_open'] * data['pre_close'] / data['pre_open'].shift(1)
data['pre_diff'] = data['pre_bid'] - data['pre_ask']
data['pre_bid_ask'] = data['pre_diff'] / data['pre_diff'].shift(1)
data['pre_open_bid_ask'] = data['pre_bid_ask'] * data['pre_open'] / data['pre_open'].shift(1)
data['pre_close_bid_ask'] = data['pre_bid_ask'] * data['pre_close'] / data['pre_close'].shift(1)
data['pre_bid_ask_change'] = data['pre_bid_ask'].diff()
data['pre_bid_ask_change'] = data['pre_bid_ask_change'].where(data['pre_bid_ask_change'] > 0, 0)
data['pre_bid_ask_change'] = data['pre_bid_ask_change'] / data['pre_bid_ask_change'].shift(1)
data['pre_open_bid_ask_change'] = data['pre_bid_ask_change'] * data['pre_open'] / data['pre_open'].shift(1)
data['pre_close_bid_ask_change'] = data['pre_bid_ask_change'] * data['pre_close'] / data['pre_close'].shift(1)
# 计算今日增仓占比
data['today_increase'] = data['today_increase'].where(data['today_increase'] > 0, 0)
data['today_increase'] = data['today_increase'] / data['net_value'].shift(1)
# 计算今日上涨
data['today_change'] = data['today_change'].where(data['today_change'] > 0, 0)
# 计算竞价涨幅
data['pre_close'] = data['close'].shift(1)
data['pre_open'] = data['open'].shift(1)
data['pre_bid'] = data['pre_open'] * data['pre_close'] / data['pre_open'].shift(1)
data['pre_ask'] = data['pre_open'] * data['pre_close'] / data['pre_open'].shift(1)
data['pre_diff'] = data['pre_bid'] - data['pre_ask']
data['pre_bid_ask
## 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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