问财量化选股策略逻辑
这个选股策略包含以下三个条件：
- 新股与次新股，即排除了已经上市一段时间但尚未被充分认识和定价的股票。
- 10日振幅<，即排除了短期内价格波动较大的股票。
- 储能且钠离子电池，即只选择那些在储能或钠离子电池领域有明显优势的公司。
选股逻辑分析
首先，排除新股与次新股可以避免因市场过度炒作而产生的高估，使得投资更加理性。其次，排除10日振幅<的股票是为了过滤掉短期快速上涨或下跌的股票，这些股票可能会因为市场情绪波动而产生大的波动，不利于长期持有。最后，选择储能且钠离子电池的公司是因为这两种技术是当前科技发展的热点，具有较高的投资价值。
有何风险？
这种选股策略的风险主要来自于两个方面：一是市场走势的影响，如果市场整体下跌，那么这种策略可能无法获取预期的投资收益；二是行业发展趋势的变化，如果储能或钠离子电池领域的研究进展不如预期，那么这些公司的前景可能会受到影响。
如何优化？
对于第一个风险，可以通过设定合适的止损点来应对市场的不利影响。对于第二个风险，可以通过定期对行业的发展情况进行跟踪和评估，以便及时调整投资组合。
最终的选股逻辑
去除新股与次新股，排除10日振幅<的股票，筛选出在储能或钠离子电池领域有明显优势的公司。
常见问题
- 这种策略是否适合所有投资者？
答：不是所有的投资者都适合使用这种策略，这需要根据投资者的风险承受能力和投资目标来决定。 - 是否所有的储能或钠离子电池公司都有投资价值？
答：不一定，还需要对公司的业务模式、财务状况等因素进行详细的分析。
python代码参考
import pandas as pd
# 先读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 设定参数
new_stocks = ['新', '次']
recent_shake = 10
category = ['储能', '钠离子电池']
# 根据参数进行筛选
selected_df = df[(~df['stock_name'].isin(new_stocks)) & (df['shock'] < recent_shake) & (df['industry_category'].isin(category))]
# 输出结果
print(selected_df)
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。