i问财量化选股-涨幅〈0、股价低于近三日最低价的1

问财量化选股策略逻辑

1. 涨幅小于0: 表示该股票近期表现不佳，可能需要调整投资策略。
2. 股价低于近三日最低价的1.04倍: 表示当前价格相对较低，可能存在抄底机会。
3. 上15个交易日涨停数大于0: 表示该股票有一定的市场热度和人气，可能存在上涨潜力。

选股逻辑分析

这种选股逻辑主要是基于股票的技术面指标，包括股票的价格、涨跌幅、历史走势等。通过综合这些因素，可以筛选出一些具有潜在投资价值的股票。

有何风险？

1. 技术指标只能作为参考，不能完全依赖，市场行情变化莫测。
2. 股票的价值评估需要考虑很多因素，单纯根据技术指标可能会忽视其他重要的信息。

如何优化？

1. 可以结合基本面分析，例如公司的财务状况、行业前景等。
2. 可以使用更复杂的技术指标或者模型，提高选股的准确率。
3. 定期更新和调整选股策略，适应市场的变化。

最终的选股逻辑

结合上述两种逻辑，我们可以得出以下选股策略：

1. 满足涨幅小于0的条件。
2. 股价低于近三日最低价的1.04倍。
3. 在过去15个交易日内，至少有一个交易日的收盘价是前一交易日的两倍或以上。
4. 公司的财务状况良好，行业前景看好。

常见问题

1. 如何获取公司财务数据？
2. 如何确定行业前景？
3. 如何设置合适的参数来优化策略？

python代码参考

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 获取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
df['close_price'] = scaler.fit_transform(df['close_price'].values.reshape(-1,1))

# 构建模型
model = LinearRegression()
model.fit(df[['high_price', 'low_price']], df['close_price'])

# 计算预测值
predictions = model.predict(df[['high_price', 'low_price']].values.reshape(-1,1))

# 根据预测值选择符合条件的股票
selected_stocks = 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。