问财量化选股策略逻辑
- 选股逻辑：资金强度由大到小,9点25分涨幅小于6%,收益＞0
选股逻辑分析
- 该策略基于资金强度和股票价格的涨跌幅来筛选股票。首先，按照资金强度从大到小排序，然后筛选出9点25分涨幅小于6%的股票。最后，再筛选出收益大于0的股票。
有何风险？
- 该策略的局限性在于它只考虑了股票价格和资金强度两个因素，而忽略了其他可能影响股票表现的因素，如公司财务状况、行业前景等。因此，该策略可能会漏掉一些有潜力的股票。
如何优化？
- 为了提高该策略的准确性和可靠性，可以考虑加入更多的因素来筛选股票，如公司财务状况、行业前景、盈利能力等。同时，可以使用技术分析和基本面分析相结合的方法，以更全面地评估股票的投资价值。
最终的选股逻辑
- 该策略基于资金强度、股票价格的涨跌幅和公司财务状况、行业前景等多方面因素，综合评估股票的投资价值。具体来说，首先按照资金强度从大到小排序，然后筛选出9点25分涨幅小于6%的股票。接着，再筛选出收益大于0的股票，并加入公司财务状况、行业前景等多方面因素的评估，以确定最终的股票名单。
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于实现上述的选股策略：
import tushare as ts
# 设置pro接口token
ts.set_token('your_token_here')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票的涨跌幅和资金强度数据
df = pro.realtime_quotes()
# 筛选出涨幅小于6%且收益大于0的股票
df = df[df['pct_chg'] < 6 and df['return'] > 0]
# 按照资金强度从大到小排序
df = df.sort_values(by='amount', ascending=False)
# 筛选出公司财务状况、行业前景等多方面因素良好的股票
df = df[df['pb'] < 10 and df['pe'] < 20 and df['roa'] > 10]
# 输出最终的股票名单
print(df.index.tolist())
## 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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