问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用量比指标，从大到小排序
- 昨日非涨停板: 使用昨收今开盘的涨幅，判断是否为非涨停板
- 收盘价大于昨日的最低价: 使用昨收今收盘价的差值，判断是否大于昨日的最低价
选股逻辑分析
- 该策略通过综合考虑资金强度、昨日表现和收盘价等多个因素，筛选出具有较强市场关注度和上涨潜力的股票。
- 优点是能够从多个角度对股票进行评估，提高筛选出的股票的准确性和可靠性。
- 缺点是需要考虑多个因素，可能会导致筛选出的股票数量较多，难以进行进一步的分析和筛选。
有何风险？
- 该策略可能会筛选出一些表现不佳的股票，导致投资失误。
- 另外，该策略可能会忽略一些具有潜力但尚未被市场关注的股票，从而错失投资机会。
如何优化？
- 可以通过调整筛选标准和参数，优化策略的准确性和可靠性。
- 可以结合其他量化策略和分析方法，提高策略的综合表现。
最终的选股逻辑
- 使用量比指标，从大到小排序
- 使用昨收今开盘的涨幅，判断是否为非涨停板
- 使用昨收今收盘价的差值，判断是否大于昨日的最低价
- 根据以上三个条件，筛选出符合条件的股票
python代码参考
- 以下代码使用了问财量化交易的量化策略模块，需要先安装问财量化交易并导入模块。
import qstools as qt
# 定义量化策略
def my_strategy(data):
# 使用量比指标，从大到小排序
rank = qt.get_rank(data['close'], data['volume'], ascending=False)
# 使用昨收今开盘的涨幅，判断是否为非涨停板
is_non_stick = qt.get_non_stick(data['close'], data['open'], data['close'], data['open'])
# 使用昨收今收盘价的差值，判断是否大于昨日的最低价
diff = data['close'] - data['close'].rolling(1).min()
is_b
## 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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