问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用量比指标，选取量比排名前100的股票。
- 下午大单净流入: 使用净流入额指标，选取下午净流入额排名前100的股票。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10: 使用涨幅指标，选取近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%的股票。
选股逻辑分析
- 通过资金强度和净流入额指标，筛选出市场关注度较高的股票。
- 通过涨幅指标，筛选出有潜力的股票。
有何风险？
- 量化策略可能会过度依赖历史数据，导致在市场变化时失效。
- 筛选出的股票可能存在较高的交易成本和交易量，影响投资回报。
如何优化？
- 可以考虑加入更多指标，如换手率、市盈率等，以更全面地评估股票的价值和风险。
- 可以通过调整筛选条件和参数，优化策略的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
- 使用量比指标，选取量比排名前100的股票。
- 使用净流入额指标，选取下午净流入额排名前100的股票。
- 使用涨幅指标，选取近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%的股票。
- 加入换手率和市盈率等指标，进行综合评估。
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
# 设置pro接口key
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票的量比数据
df = pro.realtime_quotes('600036', fields=['vol_ratio'])
# 获取所有股票的净流入额数据
df = pro.realtime_quotes('600036', fields=['net_inflow'])
# 获取所有股票的涨幅数据
df = pro.realtime_quotes('600036', fields=['pct_chg'])
# 合并数据
df = pd.merge(df, df, on='ts_code')
# 筛选出符合条件的股票
df = df[df['vol_ratio'] > 1]
df = df[df['net_inflow'] > 0]
df = 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。
