问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 资金强度可以通过计算股票的换手率和成交量来得到。可以使用以下公式计算资金强度：资金强度 = 换手率 / 成交量。然后按照资金强度从大到小排序。
- 反包: 反包是指股票在经历了一次大幅下跌后，出现了一次反转上涨的走势。可以使用以下公式来计算反包的程度：反包程度 = (收盘价 - 低点) / (高点 - 低点)。然后按照反包程度从大到小排序。
- 按个股热度从大到小排序: 可以使用股票的涨跌幅和成交量来衡量股票的热度。可以使用以下公式计算个股热度：个股热度 = (涨跌幅 / 成交量)。然后按照个股热度从大到小排序。
选股逻辑分析
以上三个逻辑可以结合起来，以筛选出具有较强资金强度、反包程度和热度的股票。这些股票可能具有较好的市场表现和投资价值。
有何风险？
以上三个逻辑只能作为参考，不能完全保证股票的投资价值。市场波动和不确定性可能会导致股票价格的大幅波动，因此投资者需要谨慎决策。
如何优化？
可以通过调整参数和筛选条件来优化以上三个逻辑。例如，可以调整资金强度的计算公式，或者增加更多的筛选条件来提高筛选精度。
最终的选股逻辑
以下是一个结合以上三个逻辑的最终选股策略：
- 资金强度：按照资金强度从大到小排序。
- 反包程度：按照反包程度从大到小排序。
- 热度：按照个股热度从大到小排序。
python代码参考
以下是一个结合以上三个逻辑的最终选股策略的python代码参考：
import talib
def calculate_strength(symbol):
# 获取股票的换手率和成交量
data = yf.download(symbol, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
volume = data['volume']
turnover = data['turnover']
# 计算资金强度
strength = turnover / volume
## 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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