问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用量比指标，选取前10%的股票。
- 前日实际换手率>3～28: 使用换手率指标，选取前日换手率大于3%且小于28%的股票。
- 酷特智能早晨之星: 使用酷特智能的早晨之星指标，选取早晨之星出现的股票。
选股逻辑分析
该策略通过结合资金强度、换手率和酷特智能早晨之星指标，筛选出具有较强市场关注度和资金流入的股票。其中，资金强度指标可以反映市场资金的流入情况，换手率指标可以反映股票的活跃程度，而酷特智能早晨之星指标则可以反映股票的上涨潜力。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只能反映股票的短期市场表现，而不能反映股票的长期价值。此外，如果市场出现极端情况，如大规模资金流出或股票价格突然暴跌，该策略可能会失去效果。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多的指标，如市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的价值和风险。此外，可以考虑加入技术指标，如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的趋势。
最终的选股逻辑
通过结合资金强度、换手率、酷特智能早晨之星指标、市盈率、市净率和技术指标，筛选出具有较强市场关注度、资金流入、活跃程度、上涨潜力、价值和风险评估的股票。
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 talib
import pandas as pd
def get_fundamental_data(ticker):
# 获取财务数据
df = pd.read_csv(f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/{ticker}',
index_col='Date',
parse_dates=True)
return df
def get_volume_data(ticker):
# 获取成交量数据
df = pd.read_csv(f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/{ticker}/history',
index_col='Date',
parse_dates=True)
return df
def get_tech_data(ticker):
# 获取技术指标数据
## 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。
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