问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小
- 机器人概念
- 流通市值小于100亿
- 10日涨幅大于0小于35
选股逻辑分析
- 该策略首先按照资金强度从大到小排序，这意味着资金流入较多的股票会排在前面。
- 接着，策略筛选出机器人概念的股票，这表明该策略关注具有高技术含量的股票。
- 然后，策略要求股票的流通市值小于100亿，这意味着该策略关注较小规模的股票。
- 最后，策略要求股票的10日涨幅大于0小于35，这意味着该策略关注短期内有上涨潜力的股票。
有何风险？
- 该策略可能过于侧重于短期表现，而忽略了长期价值。
- 该策略可能无法准确预测股票的未来表现。
- 该策略可能无法考虑到其他因素，如公司财务状况、行业前景等。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的筛选条件，以更准确地预测股票的未来表现。
- 可以考虑使用更多的数据来源和分析工具，以更全面地了解股票的情况。
- 可以考虑使用更复杂的算法和模型，以更准确地预测股票的未来表现。
最终的选股逻辑
- 选取资金强度排名前100的股票。
- 筛选出机器人概念的股票。
- 筛选出流通市值小于100亿的股票。
- 筛选出10日涨幅大于0小于35的股票。
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于实现上述策略：
import talib
def get_fundamental_data(ticker):
# 获取财务数据
...
def get_price_data(ticker):
# 获取价格数据
...
def get_money_flow_data(ticker):
# 获取资金流数据
...
def get_robotic_concept_data(ticker):
# 获取机器人概念数据
...
def get流通市值_data(ticker):
# 获取流通市值数据
...
def get_10_day_return_data(ticker):
# 获取10日涨幅数据
...
def get筛选条件(ticker):
# 根据策略要求筛选
## 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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