问财量化选股策略逻辑
- 换手率大于7％但小于10%m
- ma240＞0
- 价<历史最高价50%<12.8元
选股逻辑分析
这个策略首先筛选出换手率在7%-10%之间的股票，然后查看其MA240是否大于0，最后检查股票价格是否低于历史最高价的50%且不超过12.8元。
这种策略的优点是它考虑了多方面的因素，包括换手率、长期趋势和价格波动范围，因此有可能选出具有潜在投资价值的股票。但是，它的缺点也是明显的。首先，该策略过于复杂，可能会导致误选或者漏选优秀的股票。其次，价格历史最高价的选取可能存在一定的主观性，如果选择的价格过高，可能会错失一些低估值的优质股票。
有何风险？
- 误选或者漏选优秀的股票：由于策略过于复杂，可能会错过一些有潜力的股票。
- 价格历史最高价的选择可能存在主观性：如果选择的价格过高，可能会错失一些低估值的优质股票。
如何优化？
- 简化策略：可以考虑简化策略，只关注最重要的几个指标，如换手率和价格波动范围等。
- 使用更多的数据：除了使用历史价格数据，还可以考虑使用其他数据，如市盈率、市净率等，来帮助判断股票的价值。
- 增加更多的人工判断：虽然自动化策略可以帮助我们快速筛选出股票，但是在做出重大决策时，还需要人工进行审查和确认。
最终的选股逻辑
- 换手率：大于7%小于10%
- MA240：大于0
- 价格：低于历史最高价的50%且不超过12.8元
常见问题
- 为什么需要设定历史最高价的阈值？
答：历史最高价的阈值是为了防止选出已经大幅上涨的股票，这些股票可能已经不再具有投资价值。
python代码参考
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 定义选股条件
selection_rules = [
(df['换手率'] > 7) & (df['换手率'] < 10),
## 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。