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
- 9点25分涨幅小于6%
选股逻辑分析
- 该策略首先按照资金强度从大到小排序，这意味着资金量大的股票会排在前面。
- 接着，策略筛选出机器人概念的股票，这表明该策略关注于具有特定主题的股票。
- 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于较小规模的公司。
- 最后，策略要求股票在9点25分的涨幅小于6%，这表明该策略关注于价格波动较小的股票。
有何风险？
- 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，例如公司的财务状况、行业趋势等。
- 该策略可能无法考虑到市场波动的影响。
如何优化？
- 该策略可以考虑加入更多的筛选条件，例如公司的盈利能力、市场份额等。
- 该策略可以考虑使用更多的数据来源，例如新闻、社交媒体等。
- 该策略可以考虑使用更高级的量化技术，例如机器学习、深度学习等。
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9点25分涨幅小于6%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_size_data(ticker):
# 获取流通市值数据
...
def get_price_change_data(ticker):
# 获取9点25分涨幅数据
...
def get筛选条件(ticker):
# 根据资金强度、机器人概念、流通市值、价格涨幅等筛选条件
...
## 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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