问财量化选股策略逻辑
选股逻辑如下：
- 竞价匹配量除以流通股排序: 表示股票在开盘时的活跃程度，如果该比值较大，说明市场对该股票的关注度较高。
- 非涨停: 不想选择已经连续上涨的股票，因为这类股票可能存在泡沫风险。
- 近五个交易日有单日涨幅大于5%: 选择近期有明显上涨趋势的股票。
选股逻辑分析
这个选股逻辑的优点是简单易懂，能够筛选出相对活跃且有上涨潜力的股票。但是，它也存在一些问题。
首先，这个选股逻辑过于依赖历史数据，可能会错过某些短期爆发的股票。其次，由于只考虑了最近五天的情况，可能会忽略掉一些长期稳定的股票。
有何风险？
这个选股逻辑的风险主要有两个方面。一是历史数据并不能完全预测未来的走势，二是只有短期爆发的股票才有可能被选中，而长期稳定的股票则可能会被忽视。
如何优化？
为了优化这个选股逻辑，我们可以增加更多的考虑因素，比如股票的基本面、行业前景等。同时，我们也可以通过更复杂的模型来预测未来的走势。
最终的选股逻辑
综合考虑以上因素，我们的最终选股逻辑可以如下：
- 先通过竞价匹配量除以流通股排序，选出相对活跃的股票。
- 然后通过技术指标和基本面分析，筛选出具有长期投资价值的股票。
- 最后通过近一个月的涨跌幅排名，选出近期表现良好的股票。
常见问题
- 什么是竞价匹配量？
竞价匹配量是指在一个交易日内，买卖双方在同一价位上进行交易的数量，它反映了市场的供需情况。
python代码参考
import pandas as pd
# 假设df是一个包含开盘价、最高价、最低价、收盘价的数据框
df['match_volume'] = df['volume'] / df['流通股本']
# 定义一个函数，用于计算技术指标
def calculate_tech_indicator(df):
# 假设df的列名为open_price, high_price, low_price, close_price
return df['close_price'].pct_change() > 5
# 使用apply函数，对df的每一行都计算技术指标
df['tech_indicator'] = df.apply(calculate_tech_indicator, axis=1)
# 筛选出匹配量
## 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。