问财量化选股策略逻辑
这个策略首先选择股票平均价格在五日均线之上的股票，然后查看该股票在过去7天内的VR增长值。如果VR增长值小于-90，那么这个股票将被排除。最后，只有满足这两个条件的股票才会被选入。
选股逻辑分析
这种选股策略的优点是能够筛选出当前价格相对稳定并且具有潜力的股票。但是，它也存在一些风险。首先，VR增长值有可能会受到市场情绪的影响，从而导致结果不准确。其次，这种方法只考虑了过去七天的数据，而没有考虑到更长期的趋势。
有何风险？
该策略的主要风险在于其对VR增长值的依赖性。如果VR增长值的计算方法不准确或者市场情绪波动较大，那么可能会导致选出的股票不符合预期。
如何优化？
为了优化这种策略，可以考虑引入更多的数据源，例如公司基本面信息、行业走势等。同时，也可以尝试使用不同的VR增长值计算方法，以提高准确性。
最终的选股逻辑
这种策略需要选择平均价格在五日均线之上的股票，并且在过去的7天内，VR增长值必须小于-90。
常见问题
常见的问题包括：
- VR增长值的定义是什么？
- 为什么只考虑过去7天的数据？
- 如何调整VR增长值的计算方法？
- 如何增加数据源来提高准确性？
python代码参考
import pandas as pd
def get_selected_stocks(df):
# 获取平均价格在五日均线之上的股票
selected_stocks = df[df['close'] > df['ma5']]
# 获取VR增长值小于-90的股票
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['vr'] < -90]
return selected_stocks
注意：这只是一个基本的例子，实际的策略可能需要考虑更多因素，例如交易费用、买卖点的选择等。
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。