问财量化选股策略逻辑
在《问财量化选股策略逻辑》中，我们提出了一种基于分时大单买入占比、收盘价和10日振幅的选股策略。具体来说，我们选择那些在分时交易中大单买入占比超过50%的股票，然后筛选出收盘价在4元至25元之间的股票，最后再从这些股票中选出10日振幅小于的股票。
选股逻辑分析
这种策略的逻辑是基于市场行为理论和趋势理论。首先，我们关注大单买入，因为这通常反映了投资者对公司未来发展前景的信心。其次，我们设置收盘价在4元至25元之间，这是因为这个价格区间内的股票比较稳定，不会有很大的波动风险。最后，我们设定10日振幅小于，这是为了避免过于活跃或高风险的股票。
然而，这种策略也存在一些风险。首先，虽然大单买入可以反映投资者的信心，但也有可能是机构的拉高出货行为。其次，虽然收盘价在4元至25元之间的股票比较稳定，但如果公司业绩下滑或者行业环境恶化，这些股票也可能下跌。最后，虽然10日振幅小于可以帮助我们过滤掉高风险的股票，但如果市场的整体行情不好，那么即使是低风险的股票也可能下跌。
如何优化？
针对以上风险，我们可以采取以下几种优化策略：
- 对于大单买入，我们可以结合公司的基本面和技术面进行分析，以便更准确地判断其真实意图。
- 对于收盘价，在设置范围的同时，也可以根据公司的市值和行业地位等因素进行调整。
- 对于10日振幅，我们可以结合市场的整体走势进行分析，以便更准确地过滤掉高风险的股票。
最终的选股逻辑
经过上述优化后，我们的最终选股逻辑如下：
- 分时大单买入占比大于50%
- 收盘价在4元至25元之间
- 10日振幅小于
常见问题
读者可能会问：为什么只关注收盘价在4元至25元之间的股票？为什么不选择其他价格区间？答案是，这个价格区间内的股票是比较稳定的，而且在这个价格区间内的公司的盈利能力相对较强，因此投资的风险相对较小。
python代码参考
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('
## 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。