问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：涨幅<0，竞价匹配量除以流通股排序，涨停且所属行业板块2天排名前3。
选股逻辑分析
首先，我们关注股票的涨幅，选择涨幅<0的股票进行筛选，这样可以初步筛选出市场上表现较差的股票。其次，我们关注股票的竞价匹配量，将其除以流通股排序，这样可以挑选出成交活跃且具有较高流通股比率的股票。最后，我们关注股票是否涨停，并将其所属行业板块进行2天的排名前3，这样可以挑选出市场上的强势股票。
有何风险？
该选股策略的风险主要在于市场的不确定性，可能导致选股错误。另外，该策略主要关注股票的短期表现，可能无法捕捉到长期的投资机会。
如何优化？
为了优化该选股策略，我们可以引入更多的技术指标和市场信息，例如关注股票的市盈率、市净率等指标，以及关注市场的宏观经济环境、政策变化等因素。此外，我们还可以通过策略的回测和优化，提高选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是：涨幅<0，竞价匹配量除以流通股排序，涨停且所属行业板块2天排名前3。
常见问题
- 选出了一些涨幅较小的股票，是否还有其他方法可以进行筛选？
解答：可以结合其他技术指标和市场信息，例如市盈率、市净率等，以及关注市场的宏观经济环境、政策变化等因素，进一步优化选股策略。 - 只选出了涨停股票，是否还有其他方法可以挑选出市场上的强势股票？
解答：可以结合股票的成交量和流通股比率等技术指标，以及关注股票的长期表现，进一步优化选股策略。 - 该选股策略有哪些风险？
解答：该选股策略的风险主要在于市场的不确定性，可能导致选股错误。另外，该策略主要关注股票的短期表现，可能无法捕捉到长期的投资机会。 - 如何优化选股策略？
解答：可以引入更多的技术指标和市场信息，例如关注股票的市盈率、市净率等指标，以及关注市场的宏观经济环境、政策变化等因素。此外，还可以通过策略的回测和优化，提高选股策略的准确性。 - 最终选股逻辑是什么？
解答：最终的选股逻辑是：涨幅<0，竞价匹配量除以流通股排序，涨停且所属行业板块2天排名前3。
指标公式代码参考
选股策略分析指标公式
def calculate_cerebro(stock):
cerebro = Cerebro()
cerebro.addstrategy(StockStrategy())
cerebro.adddata(StockData(stock))
cerebro.run()
return cerebro.strats[0].returns
股票筛选指标公式
def calculate_stock_screening(stock):
stock.screen = (stock.close < 0) & (stock.volume / float(stock.company.floats)) & (stock.close.shift() == stock.close[-1])
return stock.screen
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。