问财量化选股策略逻辑
在这个策略中，我们首先筛选出行业板块涨幅前5的股票，然后进一步筛选出流通市值小于180亿的股票。
选股逻辑分析
这个策略的优点是它能够从多个角度来选择优质股票，包括行业表现和公司规模等。缺点是它的筛选标准可能会过于严格，导致错过一些优质的股票。
有何风险？
这个策略的风险主要包括市场风险、流动性风险以及买入成本风险等。市场风险指的是市场的整体走势可能会对这个策略的效果产生影响；流动性风险指的是如果这个策略中的某些股票流动性较差，可能会影响投资者的买卖操作；买入成本风险指的是如果这个策略中的某些股票价格较高，可能需要较大的买入金额。
如何优化？
我们可以考虑调整筛选标准，例如将流通市值范围扩大到200亿以下，或者增加更多的筛选条件，例如市盈率、市净率等。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑可以写成这样的形式：
# 选股策略
def stock_selection():
# 筛选行业板块涨幅前5的股票
industry_top_5 = df[df['INDUSTRY'] == top_industry].sort_values(by='TRADENAME', ascending=False).head(5)
# 筛选流通市值小于180亿的股票
below_180_billions = df[df['CUMSIZE'] < 180亿]
# 合并筛选结果
return industry_top_5.append(below_180_billions)
常见问题
- 如何获取行业数据？
- 如何获取公司规模数据？
- 如何调整筛选标准？
- 如何处理流动性风险？
python代码参考
import pandas as pd
# 假设df是你的数据框，top_industry是你想要的行业，180亿是你的市值限制
industry_top_5 = df[df['INDUSTRY'] == top_industry].sort_values(by='TRADENAME', ascending=False).head(5)
below_180_billions = df[df['CUMSIZE'] < 180亿]
result = industry_top_5.append(below_180_billions)
print(result)
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。