问财量化选股策略逻辑
根据提供的信息，以下是可能的选股逻辑：
- 技术形态：选择在技术形态良好的股票，如头肩底、双底等。
- 军工板块：选择在军工板块内的股票。
- 日线16元以下：选择价格低于16元的日线级别股票。
- 上月换手率在100％以上：选择上个月换手率超过100%的股票。
- 赢利个股：选择已经盈利的股票。
这些逻辑可以结合起来，形成一个综合的选股模型。
选股逻辑分析
这种选股逻辑的优点是能够从多个角度考虑股票的投资价值，包括技术形态、行业板块以及股票的历史表现。然而，缺点也很明显，即需要大量的数据和计算资源，并且需要专业的金融知识来理解和解释这些指标。
有何风险？
这种选股逻辑的风险主要来自于数据的质量和计算的准确性。如果数据不准确或者计算有误，可能会导致选出的股票并不是最优的选择。
如何优化？
为了优化这种选股逻辑，可以从以下几个方面入手：
- 使用更多的数据源，以获取更全面的信息；
- 结合更多的人工判断，以提高计算的准确性；
- 利用机器学习算法，自动学习和调整策略参数。
最终的选股逻辑
基于上述分析，我建议的最终选股逻辑如下：
- 在技术形态良好的股票中，筛选出价格低于16元的日线级别股票；
- 在这些股票中，筛选出上个月换手率超过100%的股票；
- 在这些股票中，筛选出已经盈利的股票。
常见问题
- 数据来源的问题：如何保证所使用的数据是准确的？
- 计算准确性的问题：如何提高计算的准确性？
- 人工判断与机器学习算法的结合问题：如何平衡两者的作用？
python代码参考
import pandas as pd
# 获取符合条件的数据
data = pd.read_csv('data.csv') # data.csv文件应包含价格、换手率、盈利状态等字段
# 定义选股条件
technical_condition = (data['price'] < 16) & (data['last_month_shares_ratio'] > 100)
profitable_condition = data['profit_status'].eq(1)
# 筛选符合选股条件的股票
## 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。