问财量化选股策略逻辑
根据资金强度由大到小排序，选择排名前100的股票；然后筛选10日涨幅大于0小于35的股票；最后筛选今日最大跌幅小于-4且大于-5的股票。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于资金强度和股票价格波动来筛选股票。首先，按照资金强度排序，可以筛选出市场中资金关注度较高的股票。然后，筛选10日涨幅大于0小于35的股票，可以筛选出近期表现较好的股票。最后，筛选今日最大跌幅小于-4且大于-5的股票，可以筛选出在近期有较强反弹意愿的股票。
该策略的优点是能够筛选出市场关注度较高、近期表现较好的股票，具有一定的投资价值。但是，该策略的缺点是可能过于侧重于短期表现，而忽略了长期价值。此外，该策略可能无法准确预测股票的未来表现，因此存在一定的风险。
有何风险？
该策略存在一定的风险，包括市场风险、技术风险和操作风险。市场风险是指股票市场的波动性，可能会导致投资者的收益出现较大的波动。技术风险是指投资者对股票市场的技术分析能力不足，可能会导致筛选出的股票不符合预期。操作风险是指投资者在实际操作中出现失误，可能会导致投资收益不佳。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑以下几点：
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选择更多的筛选条件，例如市值、市盈率等，以更全面地评估股票的价值和风险。
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将策略的时间周期延长，例如从10日改为30日，以更准确地反映股票的长期表现。
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将策略的筛选条件进行组合，例如将资金强度和10日涨幅进行组合，以更准确地筛选出有投资价值的股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
import talib
def get_top_100_stocks():
# 获取所有股票的代码和名称
stock_codes = get_all_stock_codes()
stock_names = get_all_stock_names()
# 根据资金强度排序
sorted_codes = sorted(stock_codes, key=lambda x: talib.MA(x, timeperiod=10), reverse=True)
# 筛选出排名前100的股票
top_100_stocks = sorted_codes[:100]
## 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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