问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小排序
- 北京A股除外
- 竞价涨幅＞-2＜5
选股逻辑分析
- 该策略通过筛选资金强度排名靠前的股票，并排除北京A股，然后筛选出竞价涨幅在-2到5之间的股票，从而选出可能具有投资价值的股票。
有何风险？
- 该策略可能无法准确预测股票的未来表现，因为其仅基于历史数据进行筛选。
- 该策略可能无法考虑到其他因素，如公司财务状况、行业前景等，这些因素可能对股票价格产生重要影响。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的筛选条件，如公司财务数据、行业前景等，以更准确地预测股票的未来表现。
- 可以考虑使用更多的数据源和分析工具，以获得更全面和准确的信息。
最终的选股逻辑
- 通过筛选资金强度排名靠前的股票，并排除北京A股，然后筛选出竞价涨幅在-2到5之间的股票，并加入公司财务数据、行业前景等其他筛选条件，从而选出可能具有投资价值的股票。
python代码参考
- 以下是一个简单的Python代码示例，用于实现上述策略：
import tushare as ts
# 设置pro接口token
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股的股票代码
stock_codes = pro.stock_basic()
# 筛选出资金强度排名靠前的股票
strong_stocks = pro.top_stocks('net_value', 100)
# 筛选出北京A股以外的股票
non_bj_stocks = stock_codes[stock_codes['country'] != '中国香港']
# 筛选出竞价涨幅在-2到5之间的股票
filtered_stocks = non_bj_stocks[(non_bj_stocks['pre_close'] - non_bj_stocks['pre_close'].shift(1)) > -2]
filtered_stocks = filtered_stocks[(filtered_stocks['pre_close'] - filtered_stocks['pre_close'].shift(1)) < 5]
# 输出筛选后的股票代码
print(filtered_stocks['ts_code'].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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
