问财量化选股策略逻辑
- 外资加：这里可能是指外资对于某只股票的关注度较高，通过增加其外资持股比例来表达这种关注。
- 连续5天涨幅大于-4%：表示这只股票在最近5个交易日中的股价有明显的上涨趋势。
- 昨天14到15点跌幅＞1.5%：表示这只股票在昨天下午14点到15点之间出现了较大的下跌。
选股逻辑分析
以上选股逻辑主要是基于外资加和短期股价上涨的信号来挑选股票，这两个因素都显示出股票可能存在投资机会。但是，需要注意的是，这些因素并不能保证股票未来的业绩表现，因此还需要结合其他的信息进行综合考虑。
有何风险？
由于选取的信号主要来自于历史数据，可能存在过拟合的风险。另外，如果外资加的比例过高，可能会导致过度依赖外资的影响，从而影响股票的长期表现。
如何优化？
一种优化方法是引入更多的因子，例如公司的盈利能力、行业地位等因素，来提高选股的准确性。另外，也可以使用更先进的机器学习算法来进行数据分析，以减少过拟合的风险。
最终的选股逻辑
选取外资加且在过去5个交易日中有明显上涨趋势的股票，并且排除昨天下午14点到15点出现较大下跌的股票。
常见问题
- 面对单一指标选股存在过拟合风险怎么办？
- 如果没有足够的历史数据怎么办？
- 如何平衡外资加和股价上涨的权重？
- 如何结合其他信息来提高选股权重？
python代码参考
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设我们有一个包含外资加比例、过去5日涨幅和昨天下午14点到15点跌幅的数据框df
df['外资加比例'] = df['外资加比例'].astype('float')
df['过去5日涨幅'] = df['过去5日涨幅'].astype('float')
df['昨天下午14点到15点跌幅'] = df['昨天下午14点到15点跌幅'].astype('float')
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['外资加比例', '过去5日涨幅']], df['昨天下午14点到15点
## 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？
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