问财量化选股策略逻辑
- 涨幅2%-7%: 代表股票价格已经有所上升，可能是市场环境好转或者公司业绩改善。
- 股价上涨: 表示当前的买入成本相较于之前的买入成本有所增加，有可能是由于公司的经营状况改善或者是市场的整体情况良好导致的。
- 连续3天K线阴线: 代表股票的价格在过去的三天里一直在下跌，可能会让投资者感到担忧。
选股逻辑分析
虽然这个选股策略看起来比较简单，但是在实际操作中可能存在一些风险。首先，选取的股票涨跌幅和股价上涨这两条标准可能过于宽松，可能会导致选出的股票数量过多，这可能会增加投资者的操作难度。其次，连续三天的阴线并不能保证股票未来一定会继续下跌，这可能会导致投资者做出错误的投资决策。最后，如果投资者只是简单地根据这个策略进行投资，而没有深入研究公司的基本面，那么就有可能在选择股票时犯错。
如何优化？
为了优化这个选股策略，我们可以考虑加入更多的筛选条件，比如公司的盈利能力、成长性等。此外，我们还可以定期更新这个策略，以适应市场环境的变化。另外，投资者在使用这个策略时，还需要结合自己的风险承受能力和投资目标，不能盲目跟风。
最终的选股逻辑
总的来说，这个选股策略可以帮助投资者找到那些短期表现良好的股票，但是它并不是万能的，投资者在使用这个策略时，还需要结合其他的信息和因素进行综合判断。
常见问题
- 为什么要在三天内观察到K线阴线？
- 这个选股策略适合所有类型的投资者吗？
- 在使用这个策略时，投资者需要注意哪些事项？
python代码参考
# 定义一个函数来实现这个选股策略
def question_dollar_selection_strategy():
# 获取过去三天的股票数据
data = get_stock_data()
# 计算每日收益率和累计收益率
daily_returns = data['returns'].values
cumulative_returns = np.cumprod(1+daily_returns)
# 选取涨幅在2%-7%，且股价上涨的股票
selected_stocks = data[(cumulative_returns > 1) & (data['price_change'] > 0)].index
# 返回符合条件的股票列表
return selected_stocks.tolist()
# 使用get_stock_data()函数获取
## 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。