问财量化选股策略逻辑
- 涨幅小于0: 表示股票价格下跌。
- 突破颈线或横盘平台: 当股票价格突破重要阻力位或趋势线时，通常预示着股票价格将继续上涨。
- 竞价匹配量除以流通股排序: 表示在开盘时买入该股票的资金相对于流通股的比例，如果这个比例较大，说明市场对该股票有较高的预期。
选股逻辑分析
优点：以上三个逻辑可以有效的筛选出具备一定上涨潜力的股票。
缺点：算法过于简单，可能存在误判的情况。
有何风险？
这种策略的风险主要来自于市场的不确定性，即有可能投资者的热情过度导致股价虚高；也有可能市场突然发生变化，使得选出的股票无法按照原来的预期上涨。
如何优化？
可以通过引入更多的技术指标和基本面数据进行综合判断，同时也可以考虑加入更复杂的模型来提高预测准确性。
最终的选股逻辑
综合考虑股票的价格走势、成交量、形态、技术指标等多个因素，结合当前市场的环境，选择具有投资价值的股票。
常见问题
Q: 这种策略适用于哪些类型的股票？
A: 主要适用于那些处于上涨趋势中的股票，特别是那些已经突破了颈线或者横盘平台的股票。
python代码参考
import pandas as pd
from ta import TaLib
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 使用ta_lib计算关键指标
df['sma5'] = TaLib.SMA(df['close'], timeperiod=5)
df['sma20'] = TaLib.SMA(df['close'], timeperiod=20)
# 计算竞价匹配量除以流通股
df['match_ratio'] = df['volume'] / df['total_shares']
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = df[(df['sma5'] > df['sma20']) & (df['match_ratio'] > 0.01)]
print(selected_stocks)
这段代码首先从csv文件中读取股票数据，然后使用ta-lib库计算5日移动平均线和20日移动平均线，并且计算竞价匹配量除以流通股。最后，筛选出满足条件的股票。
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。