问财量化选股策略逻辑
该策略选取的是在一定条件下，通过K线图和分时图上进行分析的股票。
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是首先选择涨幅小于0的股票，这样可以排除已经大幅上涨过的股票，因为这些股票已经得到了市场的充分认可，未来的上涨空间有限；然后选择股价小于10元的股票，这是为了进一步缩小范围，只关注那些价格相对较低的股票；最后选择分时大单买入占比大于50%的股票，这是因为这样的股票通常代表着市场资金的关注度较高，未来上涨的可能性较大。
有何风险？
然而，这种策略也有其风险。首先，涨幅小于0的股票可能是由于公司业绩不佳或者其他原因导致的下跌，而不是因为市场预期的改变；其次，股价小于10元的股票可能存在较高的交易成本，因为这类股票往往流动性较差；最后，分时大单买入占比大的股票也可能会出现大额卖出的情况，从而导致股价大幅下跌。
如何优化？
对于这种策略，可以通过以下方式来优化：
- 更加关注公司的基本面，不仅仅是看股票的价格和成交量；
- 对于股价小于10元的股票，可以考虑增加交易的频次，以减少交易成本；
- 对于分时大单买入占比大的股票，可以结合其他指标，如换手率等，来进行综合判断。
最终的选股逻辑
综合以上分析，最终的选股逻辑应该是：选择涨幅小于0，且股价小于10元，且分时大单买入占比大于50%的股票。
常见问题
- 怎么确定股票的涨幅是否小于0？
- 怎么确定股票的股价是否小于10元？
- 怎么确定股票的分时大单买入占比是否大于50%？
python代码参考
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
# 获取A股数据
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2020-01-01', end='2020-12-31')
# 计算涨幅
df['daily_change'] = df['Close'].pct_change()
# 计算股价
df['stock_price'] = df['Close'].cumsum()
# 计算分时大单买入占比
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。