问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用量比指标，选取量比排名前100的股票。
- 昨天换手率＞8%: 使用换手率指标，选取昨天换手率大于8%的股票。
- 剔除昨日涨停: 剔除昨天已经涨停的股票。
选股逻辑分析
该策略通过结合资金强度、换手率等指标，筛选出具有较高市场活跃度的股票。其中，资金强度指标可以反映资金流入情况，换手率指标可以反映股票的流动性。剔除昨日涨停的股票，可以避免选取已经大幅上涨的股票，从而降低买入风险。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只能反映股票的短期市场表现，无法预测股票的长期走势。此外，如果市场整体表现不佳，即使符合该策略的股票也可能出现下跌。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多指标，例如价格趋势、技术指标等，以更全面地分析股票的市场表现。此外，可以考虑加入止损机制，以降低买入风险。
最终的选股逻辑
通过结合资金强度、换手率、价格趋势、技术指标等指标，筛选出具有较高市场活跃度、长期走势良好的股票，并加入止损机制，以降低买入风险。
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
import pandas as pd
def get_top_volume():
# 获取所有股票的量比排名
volume_rank = talib.MA(get_volume_rank(), timeperiod=10)
# 获取量比排名前100的股票
top_volume = volume_rank[volume_rank > 0.8].index.tolist()
return top_volume
def get_volume_rank():
# 获取所有股票的成交量排名
volume_rank = pd.Series(get_volume_rank(), index=stock_data.index)
# 计算量比排名
volume_rank = volume_rank / volume_rank.shift(1)
return volume_rank
def get_stock_data():
# 获取股票数据
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')
return stock_data
def apply筛选策略(stock_data):
# 获取所有股票的换手率
## 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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