问财量化选股策略逻辑
这个策略逻辑主要有两个部分：
- 近2天没有涨停板: 这个条件是为了筛选出近期交易活跃的股票，避免过于热门或者已经涨势过猛的股票。
- 去掉新股与次新股: 这是为了剔除新上市的股票和已经上市一段时间但尚未充分表现的股票。
选股逻辑分析
这个策略逻辑的逻辑主要在于筛选出在近期交易活跃且价格较为稳定的股票。但是，这个策略也存在一些风险：
- 高换手率并不一定代表股票质量好，因为这也可能是庄家为了洗盘或者出货而进行的操作。
- 过于注重历史数据可能会忽视未来的走势，因为历史数据并不能预测未来。
- 考虑到新股和次新股的风险较高，所以去除这些股票可能会使得策略的收益降低。
如何优化？
我们可以从以下几个方面来优化这个策略：
- 可以考虑引入更多的指标，如MACD、KDJ等，来综合判断股票的质量。
- 可以根据不同的市场环境和行业特性，调整这个策略的选择标准。
- 可以增加短期趋势的权重，来提高策略对于短期波动的敏感度。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们得到如下选股策略：
近2天没有涨停板, 去掉新股与次新股, 按照换手率和市盈率选取股票, 考虑短期趋势。
常见问题
- 怎么计算换手率和市盈率？
答：换手率可以通过公式（成交量/流通股数）*100%计算，市盈率可以通过公式（股价/每股盈利）计算。
python代码参考
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
# 获取股票数据
df = pdr.get_data_yahoo('stock_name', start='start_date', end='end_date')
# 计算换手率和市盈率
df['换手率'] = df['Volume'] / df['Average Daily Volume']
df['市盈率'] = df['Closing Price'] / df['Earnings Per Share']
# 根据规则选择股票
selected_df = df[(df['Close'] > df['High']) & (df['Close'] < df['Low'])]
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。