问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用成交量指标，计算近25个交易日的成交量排名，从大到小排序。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10: 使用涨幅指标，计算近25个交易日的涨幅排名，从大到小排序。
- 按个股热度从大到小排序: 使用关注度指标，计算各股的热度排名，从大到小排序。
选股逻辑分析
该策略通过综合考虑资金强度、单日涨幅和关注度三个指标，筛选出近25个交易日中表现较好的股票。其中，资金强度和涨幅排名可以反映市场对该股的关注程度和资金流入情况，而关注度排名则可以反映该股的市场人气和热度。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只考虑了过去25个交易日的数据，而忽略了未来可能出现的变化。此外，该策略也可能受到市场情绪和资金流动的影响，导致选出的股票表现不佳。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多指标，如市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的价值和风险。此外，可以考虑加入技术分析指标，如移动平均线、布林线等，以更好地捕捉市场趋势和买卖时机。
最终的选股逻辑
通过综合考虑资金强度、单日涨幅和关注度三个指标，以及市盈率、市净率等价值指标和技术分析指标，筛选出近25个交易日中表现较好、价值相对较高、趋势向上的股票。具体实现可以使用以下python代码：
import talib
def get_ranked_stocks():
# 计算近25个交易日的成交量排名
volume_rank = talib.VOLatility(get_stock_prices(), timeperiod=25)
# 计算近25个交易日的涨幅排名
price_rank = talib.RSI(get_stock_prices(), timeperiod=25)
# 计算各股的热度排名
attention_rank = talib.MA(get_stock_prices(), timeperiod=25)
# 将三个指标合并成一个排名
ranked_stocks = np.argsort(-volume_rank - price_rank - attention_rank)
return ranked_stocks
## 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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