问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用成交量指标，选择成交额大于6千万的股票。
- 昨日成交额大于6千万: 使用成交量指标，选择昨日成交额大于6千万的股票。
- 10日涨幅大于0小于35: 使用价格涨跌幅指标，选择10日涨幅大于0小于35的股票。
选股逻辑分析
- 该策略通过成交量和价格涨跌幅指标来筛选股票，选择成交额大、涨幅适中的股票。
- 该策略适用于寻找有潜力的股票，但不保证一定能够获得高收益。
有何风险？
- 该策略可能无法准确预测股票的未来表现，因为股票价格受到多种因素的影响。
- 该策略可能会选择一些成交量较小的股票，这些股票可能不太活跃，难以获得高收益。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的筛选条件，例如市值、市盈率等，以提高筛选的准确性。
- 可以使用技术分析指标，例如移动平均线、布林线等，来辅助筛选股票。
最终的选股逻辑
- 使用成交量指标，选择成交额大于6千万的股票。
- 使用价格涨跌幅指标，选择10日涨幅大于0小于35的股票。
- 使用市值和市盈率等指标，进一步筛选股票。
- 使用技术分析指标，例如移动平均线、布林线等，辅助筛选股票。
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_volume_sorted_by_amount():
# 获取所有股票的成交量数据
volume_data = get_volume_data()
# 按照成交量从大到小排序
sorted_volume_data = sorted(volume_data, key=lambda x: x['amount'], reverse=True)
# 返回排序后的数据
return sorted_volume_data
def get_volume_sorted_by_amount_and_price_change():
# 获取所有股票的成交量和价格涨跌幅数据
volume_data = get_volume_data()
price_change_data = get_price_change_data()
# 按照成交量和价格涨跌幅从大到小排序
sorted_volume_data = sorted(volume_data, key=lambda x: x['amount'], reverse=True)
sorted_price_change
## 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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