问财量化选股策略逻辑
这个策略的主要逻辑是连续两周股价上涨，10日振幅小于一定值，并且剔除了股价大于50元的股票。
选股逻辑分析
这种策略的优点是可以选择出有良好上涨趋势并且波动较小的股票，减少了一些市场噪音的影响。但是，这个策略也有一些缺点。首先，它过于注重短期的表现，可能会忽视一些长期的价值投资机会。其次，如果市场整体下跌，即使股票短期内表现良好，也可能在长期受到负面影响。此外，50元的价格限制可能会导致一些优秀的公司的股票被排除在外。
有何风险？
这种策略的风险主要包括以下几点：
- 短期市场波动可能导致选出的股票无法获得预期收益。
- 把握市场的长期走势难度较大，容易错过价值投资的机会。
- 价格限制可能导致一些优秀的公司股票被排除在外。
如何优化？
为了优化这种策略，可以考虑以下几个方面：
- 可以考虑使用更长的时间周期来衡量股价涨幅和波动幅度，比如一个月或三个月。
- 考虑加入更多的因素来判断股票的价值，比如市盈率、市净率等财务指标。
- 将价格限制设定得更高，以便筛选出更多优秀的公司股票。
最终的选股逻辑
根据上述分析，我们可以得出最终的选股逻辑：
- 连续三周股价上涨，10日振幅小于20%。
- 剔除非沪深300指数成分股，剔除非流通市值超过10亿的股票。
- 不超过50元的价格限制。
常见问题
常见的问题包括：
- 什么是沪深300指数？
- 什么是非流通市值？
- 什么是振幅？
python代码参考
import pandas as pd
from yfinance import Ticker
# 获取沪深300指数成分股信息
sma = Ticker('SH000300').history(period='3mo')['Close']
# 计算连续两周的股价涨幅
def get_daily_return(sma):
return (sma[-2:] / sma[:-2]) - 1
# 计算10日振幅
def get_10_day_volatility(df):
return df['Close'].rolling(window=10).std()
# 根据条件筛选股票
def select_stock(df):
return df[(get_daily_return(sma) >
## 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。