问财量化选股策略逻辑
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近5分钟内dde大单买入量与自由流通股的比率: 分析近期的大单买入情况，可以看主力资金的态度和买入意愿。
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月j值大于月k值: j值是根据当日收盘价、昨日收盘价以及今日开盘价计算出来的价格振幅指标，而k值则是昨天的价格，通过比较两者，可以判断市场的情绪。
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涨幅〈0: 可以看出当前股价是否处于下跌趋势。
选股逻辑分析
以上三个条件分别从资金面、技术面和情绪面进行分析，可以筛选出可能有上涨潜力的股票。
有何风险？
这种方法只能反映出短期的情况，无法预测长期走势。此外，如果股票本身存在问题，比如业绩下滑或者财务造假等，即使满足了选股逻辑也可能带来损失。
如何优化？
可以考虑加入更多因素，如公司的基本面情况、行业前景、政策环境等，提高选票的准确性。
最终的选股逻辑
综合上述逻辑，选择月j值大于月k值且近5分钟内dde大单买入量与自由流通股的比率大于一定比例，并且当前股价没有明显下跌趋势的股票。
常见问题
- 为什么只关注近5分钟内的dde大单买入量？
- 为什么要关注月j值和月k值？
- 什么是自由流通股的比率？
python代码参考
import pandas as pd
from talib import MA, ADX
# 获取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算参数
df['J'] = MA(df['Close'], timeperiod=9)
df['K'] = df['Close'].shift(1)
df['DDDE'] = df['DDE'].rolling(window=5).sum()
df['Free流通股比'] = df['Total流通股'] / df['Share Float']
# 过滤符合条件的股票
selected_stocks = df[(df['J'] > df['K']) & (df['DDDE'] > df['Total流通股'] * 0.05) & (df['Close'] > df['Close'].shift())]
print(selected_stocks)
这段代码首先读取股票数据，然后计算日J值和月K值，接着计算近5分钟内的ddde大单
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。