问财量化选股策略逻辑
这个选股策略的主要逻辑包括：
- 机构持股占流通股比例 > 4%
- 军工板块
- 日线16元以下
- 上月换手率在100%以上
- 赢利个股
- 30日内涨停过
这个策略首先会筛选出机构持股占比超过4%的股票，然后进一步筛选出属于军工板块并且日线价格低于16元的股票。接着，策略会对这些股票进行回测，选择上个月换手率超过100%，并且盈利过的股票。
选股逻辑分析
这个选股策略的优点是能够过滤掉大部分不符合要求的股票，使得后续的筛选过程更加有效率。缺点是需要进行大量的数据计算和回测，可能会消耗较多的时间和资源。
有何风险？
这个策略的风险主要有两个方面：
- 回测结果不完全准确：因为历史数据并不能保证未来一定会重复，所以回测结果可能会有偏差。
- 数据缺失或者错误：如果数据质量不好，可能会导致筛选的结果出现错误。
如何优化？
为了降低上述风险，可以采取以下几种方法：
- 对回测结果进行验证：可以通过和其他投资策略比较，或者在实际交易中进行验证，来判断回测结果的准确性。
- 提高数据质量：可以通过提高数据收集的频率和准确性，或者使用更高质量的数据源，来提高数据的质量。
最终的选股逻辑
通过以上优化后，最终的选股策略可能是这样的：
- 选取机构持股占流通股比例超过4%的股票。
- 筛选出属于军工板块并且日线价格低于16元的股票。
- 在这些股票中，选择上个月换手率超过100%，并且盈利过的股票。
常见问题
以下是读者可能会有的常见问题：
- 这个策略是否适合所有的投资者？
- 这个策略的胜率有多高？
- 我应该如何调整参数来适应我的投资风格？
- 这个策略是否会过于保守或者激进？
python代码参考
# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 分割数据集
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## 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。