问财量化选股策略逻辑
- 竞价额大于1000万: 这个条件是为了筛选出交易活跃的股票，避免选择那些交易量过小的股票。
- 军工板块日线16元以下: 这个条件是限制了选择范围，只考虑在特定板块内的股票。
- 上月换手率在100％以上: 换手率越高，说明股票流动性越好，更有可能被主力资金关注和操作。
- 赚幅小于5%: 这个条件是为了防止选择到已经大幅上涨过的股票，尽量选择还在启动阶段或者刚刚启动的股票。
选股逻辑分析
以上的四个条件都是为了提高选出的股票质量，使选出的股票更加符合投资目标。然而，这并不意味着所有的满足这些条件的股票都值得投资，还需要进一步进行基本面和技术面的研究。
有何风险？
尽管通过筛选条件可以降低风险，但仍然存在一定的风险。首先，市场环境的变化可能会导致部分符合条件的股票不再符合投资目标。其次，股票的价格可能会受到许多因素的影响，包括政策、经济等因素，这些因素可能会改变股票的价值。
如何优化？
如果要优化这个选股逻辑，可以在保持基本条件不变的情况下，加入一些新的条件，例如增加对公司业绩的评估，或者考虑加入行业景气度等信息。此外，还可以使用机器学习的方法，通过历史数据训练模型，自动找出最优的选股策略。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
import pandas as pd
from talib import MA
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 定义筛选条件
selected_columns = ['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
filter_1 = df[selected_columns].apply(lambda x: x['Volume'] > 10000000)
filter_2 = df[selected_columns].apply(lambda x: x['Close'] < 16 and x['Close'] >= 16)
filter_3 = df[selected_columns].apply(lambda x: MA(x['Close'], timeperiod=30) / MA(x['Close'], timeperiod=90) > 1)
filter_4 = df[selected_columns].apply(lambda x: (x['Close'] - x['Close'].shift(1)) / x['Close'].shift(1
## 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。