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，选取成交量较大的股票。
- 北京A股除外: 由于北京A股的特殊性，需要将该类股票排除在外。
- 振幅大于1: 选取振幅较大的股票，说明该股票价格波动较大，可能存在投资机会。
选股逻辑分析
该策略通过成交量和振幅两个指标来筛选股票，选取成交量较大且振幅较大的股票。这样的股票可能具有较高的市场关注度和活跃度，但也可能具有较高的风险。因此，在实际操作中需要结合其他因素进行综合考虑。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只考虑了成交量和振幅两个指标，而忽略了其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，由于该策略选取的是成交量和振幅较大的股票，因此可能会忽略一些低成交量、低振幅的优质股票。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑结合其他指标，如市盈率、市净率等，来综合评估股票的价值和风险。此外，可以考虑使用技术分析方法，如趋势线、均线等，来判断股票的走势和趋势。
最终的选股逻辑
通过结合成交量、振幅、市盈率、市净率等指标，以及趋势线、均线等技术分析方法，综合评估股票的价值和风险，选取成交量较大且振幅较大、市盈率、市净率较低、趋势向上的优质股票。
python代码参考
以下是一个简单的Python代码示例，用于筛选符合上述策略的股票：
import talib
def get_stock_data(symbol):
# 获取股票数据
data = yf.download(symbol, start='2021-01-01', end='2021-12-31')
# 计算成交量指标
volume = talib.VOL(data['Close'], timeperiod=10)
# 计算振幅指标
upper = data['Close'].rolling(window=10).max()
lower = data['Close'].rolling(window=10).min()
return volume, upper, lower
def get筛选股票的函数():
def get筛选股票():
# 获取股票数据
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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