问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要确定一些量化策略的参数。这些参数包括：
- 今日增仓占比：表示当前股票的买入量占昨天买入量的比例，这个比例越高说明股票受到的关注度越高。
- 涨跌幅×超大单净量：表示股票今天的涨跌幅与超大单净量的乘积，这个乘积越大说明股票的波动性越大。
- 竞价涨幅：表示股票在竞价阶段的涨幅，这个涨幅需要在-2到5之间。
根据以上参数，我们可以编写以下代码来实现问财量化选股策略逻辑：
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票的代码和名称
stock_codes = pro.stock_basic()
stock_names = [code['name'] for code in stock_codes]
# 获取股票的今日增仓占比
data = pro.barrage(symbol='600036', fields=['f10', 'f11'], start_date='2021-01-01', end_date='2021-01-31')
today_add_percent = data['f10'].values
# 获取股票的涨跌幅×超大单净量
data = pro.barrage(symbol='600036', fields=['f12', 'f13'], start_date='2021-01-01', end_date='2021-01-31')
price_change_x超大单净量 = data['f12'].values * data['f13'].values
# 获取股票的竞价涨幅
data = pro.barrage(symbol='600036', fields=['f14'], start_date='2021-01-01', end_date='2021-01-31')
preliminary_price_change = data['f14'].values
# 统计股票的符合逻辑的个数
num = 0
for code in stock_codes:
if today_add_percent[code] > 5 and preliminary_price_change[code] > -2 and preliminary_price_change[code] < 5:
num += 1
# 输出符合逻辑的股票代码和名称
print('符合逻辑的股票代码：', stock_codes[num:])
print('符合逻辑的股票名称：', stock_names[num:])
选股逻辑分析
以上策略逻辑的目的是寻找今天买入量占昨天买入量比例较高、涨跌幅较大且竞价涨幅在-2到5之间的股票。这些股票可能受到市场关注度较高，波动性较大，具有一定的投资价值。
然而，该策略逻辑存在一定的风险。首先，如果市场整体趋势向下，即使符合逻辑的股票也可能出现较大的跌幅。其次，如果股票的买入量过大，可能会导致股票价格被过度推高，从而带来风险。最后，如果股票的买入量过小，可能会导致股票价格被过度打压，从而带来风险。
为了优化该策略逻辑，我们可以考虑以下几点：
- 选择更广泛的股票池，以提高策略的适用性。
- 将策略逻辑应用于更长的时间周期，以更好地捕捉市场趋势。
- 考虑加入其他因素，如市盈率、市净率等，以更好地评估股票的价值。
最终的选股逻辑如下：
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票的代码和名称
stock_codes = pro.stock_basic()
stock_names = [code['name'] for code in stock_codes]
# 获取股票的今日增仓占比
data = pro.barrage(symbol='600036', fields=['f10', 'f11'], start_date='2021-01-01', end_date='2021-01-31')
today_add_percent = data['f10'].values
# 获取股票的涨跌幅×超大单净量
data = pro.barrage(symbol='600036', fields=['f12', 'f13'], start_date='2021-01-01', end_date='2021-01-31')
price_change_x超大单净量 = data['f12'].values * data['f13'].values
# 获取股票的竞价涨幅
data = pro.barrage(symbol='600036', fields=['f14'], start_date='2021-01-01', end_date='2021-01-31')
preliminary_price_change = data['f14'].values
# 获取股票的市盈率和市净率
data = pro.barrage(symbol='6
## 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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