问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小排序
- 按个股热度从大到小排序
- 振幅大于1
选股逻辑分析
- 资金强度由大到小排序：这个逻辑可以反映资金的流入情况，资金流入的股票通常会表现更好。
- 按个股热度从大到小排序：这个逻辑可以反映市场关注度，关注度高的股票通常会表现更好。
- 振幅大于1：这个逻辑可以反映股票的波动情况，波动大的股票通常会表现更好。
有何风险？
- 过于依赖资金流入和市场关注度，可能会忽略其他因素对股票表现的影响。
- 振幅大的股票可能存在较大的风险，因为价格波动较大可能会导致投资者损失惨重。
如何优化？
- 结合其他因素，例如公司的财务状况、行业前景等，综合考虑股票的表现。
- 对于振幅大的股票，可以设置限制条件，例如只选择振幅在一定范围内的股票。
最终的选股逻辑
- 资金强度由大到小排序
- 按个股热度从大到小排序
- 振幅在一定范围内（例如振幅小于2倍标准差）
- 公司财务状况良好
- 行业前景乐观
python代码参考
- 资金强度排序
import talib
def get_fundamental_data(ticker):
# 获取财务数据
df = pd.read_csv('fundamental_data.csv')
df = df[df['ticker'] == ticker]
return df
def get_fundamental_data_sorted_by_fundamental(df):
# 按照财务数据排序
df = df.sort_values(by='fundamental', ascending=False)
return df
def get_fundamental_data_sorted_by_fundamental_and_volume(df):
# 按照财务数据和成交量排序
df = df.sort_values(by=['fundamental', 'volume'], ascending=False)
return df
def get_fundamental_data_sorted_by_fundamental_and_volume_and_price_change(df):
# 按
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
