问财量化选股策略逻辑
- 今日增仓占比>5%, 表示这只股票最近有较多的资金流入，说明有资金看好这只股票。
- 涨幅<2.6且涨幅>-5, 表示这只股票今天的涨幅在一定范围内，且是正向的，说明这只股票有上涨的趋势。
- 流通市值50－100亿, 表示这只股票的流通市值在一定范围内，说明这只股票的规模适中。
选股逻辑分析
- 该策略通过综合考虑股票的增仓比例、涨幅和流通市值等多个因素，来筛选出可能具有上涨潜力的股票。
- 该策略具有一定的风险，因为筛选出的股票可能存在短期波动或市场风险。
- 为了优化该策略，可以考虑加入更多的因素，例如股票的市盈率、市净率等，以提高筛选出股票的准确性和稳定性。
有何风险？
- 该策略筛选出的股票可能存在短期波动或市场风险，因此投资者在买入这些股票后可能会面临一定的风险。
- 该策略可能会漏掉一些具有潜力的股票，因为筛选出的股票需要满足多个条件，这些条件可能会限制股票的筛选范围。
如何优化？
- 为了优化该策略，可以考虑加入更多的因素，例如股票的市盈率、市净率等，以提高筛选出股票的准确性和稳定性。
- 可以考虑加入技术分析指标，例如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的趋势和价格波动。
最终的选股逻辑
- 今日增仓占比>5%, 表示这只股票最近有较多的资金流入，说明有资金看好这只股票。
- 涨幅<2.6且涨幅>-5, 表示这只股票今天的涨幅在一定范围内，且是正向的，说明这只股票有上涨的趋势。
- 流通市值50－100亿, 表示这只股票的流通市值在一定范围内，说明这只股票的规模适中。
- 市盈率小于20, 表示这只股票的市盈率较低，说明其估值相对较低。
- 市净率大于1, 表示这只股票的市净率较高，说明其资产价值相对较高。
python代码参考
- 以下是一个简单的 Python 代码示例，用于实现上述的选股策略：
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['volume'].rolling(window=30).sum() / data['volume'].rolling(window=30).sum().shift(1)
delta = delta.where(delta > 0, 0)
data['delta'] = delta
# 计算涨幅
data['涨幅'] = data['close'].pct_change()
# 计算流通市值
data['流通市值'] = data['close'] * data['volume']
# 筛选出满足条件的股票
filtered_data = data[(data['delta'] > 0.05) & (data['涨幅'] < 0.026) & (data['涨幅'] > -0.05)]
# 返回筛选后的数据
return filtered_data
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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