问财量化选股策略逻辑
首先，我们看到的是涨幅2%-7%的要求，这是基于市场的平均收益率来设置的，这是一个较为保守的选择标准。
其次，我们要求股价低于26元，这是因为这可以过滤掉一些高价股，使投资组合更加稳健。
最后，我们需要考虑的是顺博合金下跌会合线的情况。如果股票在一段时间内持续下跌，并且价格与之前的价格差距较大，那么这只股票可能会面临较大的风险。因此，我们设定这个条件是为了筛选出那些可能存在较大风险的股票。
选股逻辑分析
总的来说，这个选股逻辑的目的是寻找那些表现良好、价格适中且风险较低的股票。但是，这个逻辑也存在一定的局限性。例如，它没有考虑到公司的财务状况、行业前景等因素，这些因素可能对股票的表现产生重要影响。
有何风险？
这种选股逻辑的主要风险是忽略了某些重要的基本面信息，从而可能导致选出的股票不适合投资。此外，如果市场环境发生变化，这种逻辑也可能无法适应。
如何优化？
为了克服这些问题，我们可以尝试引入更多的基本面指标进行分析，如市盈率、市净率等，以便更全面地了解公司的财务状况和行业前景。同时，我们也需要定期调整这种逻辑，以适应不断变化的市场环境。
最终的选股逻辑
我们的最终选股逻辑是：选择在过去一年中涨幅在2%-7%，并且股价低于26元的股票；同时，我们也需要考虑顺博合金下跌会合线的情况，只有当股票价格在一段时间内持续下跌，并且价格与之前的价格差距较大时，才不考虑。
常见问题
- 为什么只选择过去一年的数据？
答：这是为了避免由于短期波动导致的误判。 - 为什么要考虑顺博合金下跌会合线的情况？
答：这是为了筛选出那些可能存在较大风险的股票。 - 是否所有的股票都满足这种选股逻辑？
答：不一定，因为有些股票可能不符合这个逻辑，但我们可以通过排除它们来提高投资组合的质量。
python代码参考
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 提取目标变量和特征变量
X = df[['past_year_return', 'price']]
y = df['target_variable']
# 划分训练集和测试集
X
## 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。