问财量化选股策略逻辑
这种选股逻辑基于以下三个条件：
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量比从大到小前30：这意味着前30只股票的成交量相比前一天增长最快，通常这被视为市场活跃度的标志。
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现价大于5元小于30元：这个条件筛选出在5-30元之间的股票，这个价格区间内的股票被普遍认为是相对便宜的。
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涨幅〈0：这个条件筛选出没有上涨的股票，避免选择已经涨过一轮的股票。
这种逻辑的主要优点是可以筛选出当前市场中最活跃、最有可能继续上涨的股票。然而，它也有一定的局限性：
- 如果市场的整体情况不佳，即使有活跃的股票也可能会下跌。
- 没有考虑公司的基本面，只是根据价格和交易量进行选择。
- 这种逻辑可能过于依赖技术指标，而忽略了其他重要的基本面因素。
有何风险？
这种选股逻辑的主要风险在于过度依赖技术指标，可能会忽视公司的基本面。此外，如果市场的整体情况不佳，即使有活跃的股票也可能会下跌。
如何优化？
为了减少这些风险，可以结合公司的基本面信息，例如财务报表、行业地位等，来选择股票。此外，也可以通过设置不同的参数（例如最小价格变动、最大买入数量等）来进一步优化策略。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是，首先找出所有满足以下条件的股票：
- 现价大于5元小于30元
- 成交量在过去一段时间内持续增长
- 价格上涨但涨幅不大
然后，将这些股票按照最近一个月的平均收盘价排序，选取排名前30的股票。
常见问题
一些读者可能会问，为什么要在符合条件的股票中再选排名前30的呢？这是因为这种方法可以进一步过滤掉价格波动较大的股票，使结果更加稳定。
python代码参考
import pandas as pd
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 定义选股条件
condition1 = df['volume'] > df['volume'].rolling(window=60).quantile(0.7)
condition2 = df['close'] > 5 and df['close'] < 30
condition3 = df['change'] < 0
# 组合条件并选择符合条件的股票
selected_stocks
## 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。