问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用资金强度指标，从大到小排序。
- 10日涨幅大于0小于35: 选择10日涨幅大于0且小于35的股票。
- 大单净量排行: 选择大单净量排名靠前的股票。
选股逻辑分析
该策略通过综合考虑资金强度、10日涨幅和大单净量排名，筛选出具有较强市场资金关注、短期上涨潜力和成交量活跃的股票。
有何风险？
该策略的局限性在于，它仅考虑了股票的短期表现，没有考虑长期基本面因素。此外，如果市场资金关注度突然变化，该策略可能会失效。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多基本面指标，如市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的投资价值。此外，可以考虑加入技术分析指标，如移动平均线、布林线等，以更好地捕捉股票的走势。
最终的选股逻辑
通过综合考虑资金强度、10日涨幅、大单净量排名和基本面因素，以及技术分析指标，筛选出具有较强市场关注、短期上涨潜力、成交量活跃和长期投资价值的股票。
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
import pandas as pd
def get_fundamental_data(ticker):
# 获取基本面数据
data = pd.read_csv(f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/{ticker}',
index_col='Date',
parse_dates=True)
return data
def get_money_flow_data(ticker):
# 获取资金流数据
data = pd.read_csv(f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/{ticker}/moneyflow',
index_col='Date',
parse_dates=True)
return data
def get_tech_analysis_data(ticker):
# 获取技术分析数据
data = pd.read_csv(f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/{ticker}/chart',
index_col='Date',
parse_dates=True)
return data
def get_rankings(ticker):
# 获取资金强度、10日涨幅和大
## 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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