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。
- 9点25分涨幅小于6%: 使用开盘价和昨日收盘价计算涨幅，选取涨幅小于6%的股票。
- 非科创: 筛选出非科技创新板股票。
选股逻辑分析
- 该策略通过三个指标来筛选股票，分别是资金强度、涨幅和板块。其中，资金强度和涨幅的筛选标准相对简单，而板块的筛选则需要使用非科创的标签。
- 该策略的优点是能够筛选出具有较强资金流入和低涨幅的股票，这些股票可能具有较好的投资价值。同时，该策略也能够排除科技创新板股票，避免了板块内过于集中的风险。
有何风险？
- 该策略的缺点是可能无法准确预测股票的未来表现，因为其筛选标准相对简单。此外，该策略也可能会漏掉一些具有潜力的科技创新板股票。
如何优化？
- 为了优化该策略，可以考虑增加更多的筛选标准，例如市值、市盈率等。这样可以更好地筛选出具有投资价值的股票。
- 另外，可以考虑使用机器学习算法来预测股票的未来表现，从而更好地筛选出具有潜力的股票。
最终的选股逻辑
- 通过量比指标筛选出量比排名前100的股票。
- 计算开盘价和昨日收盘价的涨幅，选取涨幅小于6%的股票。
- 筛选出非科技创新板股票。
- 根据市值、市盈率等指标进行进一步筛选。
python代码参考
- 以下代码使用了问财量化交易的量化策略模块，需要先安装问财量化交易。
- 首先，需要导入必要的模块和数据源。
import tushare as ts
import talib as ta
from datetime import datetime, timedelta
from qstools import *
# 设置数据源
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
df = pro.daily(ts_code='600036', start_date=datetime(2021, 1, 1), end_date=datetime.now())
df = df.sort_values('trade_date')
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。
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