量化交易选股策略-中信里昂中信里昂资产管理有限公司、近五个交易日有单日涨幅大于5%、DDE

问财量化选股策略逻辑

近期我们采用了中信里昂资产管理有限公司的投资策略，该策略重点关注近五个交易日有单日涨幅大于5%，并且在DDE（数据挖掘与深度学习）平台上的净流入情况。

选股逻辑分析

首先，这种方法能够帮助我们在短期内找到股价波动较大的股票，有可能带来短期收益。其次，DDE平台上的净流入情况则反映了资金流向，如果净流入较大，那么意味着有更多的投资者看好这只股票，从而提高其未来上涨的可能性。

然而，这种方法也存在一些风险。首先，股价的短期波动受到市场情绪、公司业绩等因素的影响，因此可能会出现过高的价格波动。其次，如果资金流入量过大，也可能导致股票被过度炒作，进一步推高价格。

如何优化？

为了降低风险，我们可以采取以下优化措施：

对于单日涨幅超过5%的股票，需要进一步对其基本面进行研究，看是否符合公司的长期发展预期。
在DDE平台上的净流入情况也需要结合其他指标，如市盈率、市净率等，进行全面评估。
可以采用更复杂的算法，如机器学习模型，来预测股票的走势。

最终的选股逻辑

我们的选股逻辑是：选择近五个交易日有单日涨幅大于5%，并且在DDE平台上的净流入量较大的股票。

常见问题

风险问题：股价的短期波动可能过高，导致投资损失。
选择标准：需要考虑多个因素，包括但不限于基本面和资金流入情况。

python代码参考

import pandas as pd
import talib as ta

def find_gainers(df):
    # 计算近五个交易日的单日涨幅
    df['recent_six_days_change'] = df['Close'].pct_change(periods=6)
    
    # 按照涨幅排序，获取前50只股票
    top_gainers = df.sort_values('recent_six_days_change', ascending=False).head(50)

    return top_gainers

# 从DDE平台上获取净流入数据
def get_dde_inflows(df):
    # 使用TA函数计算净流入量
    df['dde_net_flow'] = ta.DDE(dispersion=0.1, period=14, price='Close').res

## 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。