问财量化选股策略逻辑
本篇文章将详细介绍问财量化选股策略的逻辑。首先，我们会关注股票的涨幅，要求涨幅在2%-7%之间。其次，我们会关注股票的市值，要求市值大于93亿。最后，我们还会关注股票的技术形态。
选股逻辑分析
我们筛选股票的逻辑主要包括以下几点：
- 涨幅：要求股票的日涨幅在2%-7%之间。
- 市值：要求股票的市值大于93亿。
- 技术形态：我们主要关注股票的日K线和周K线，要求它们呈现出较好的技术形态。
有何风险？
尽管我们采用了这三个筛选条件，但是仍然存在一些风险：
- 市场风险：股票市场可能出现波动，导致筛选出的股票出现不符合条件的情况。
- 技术风险：技术形态可能出现偏差，导致股票不符合我们的筛选条件。
如何优化？
为了优化选股策略，我们可以考虑以下几点：
- 扩大市值范围：适当扩大市值范围，以增加筛选出的股票数量。
- 增加技术指标：添加更多的技术指标，以提高筛选的准确性。
- 定期调整：定期对筛选条件进行调整，以适应市场的变化。
最终的选股逻辑
综合以上分析，我们的最终选股逻辑如下：
- 涨幅：2%-7%。
- 市值：大于93亿。
- 技术形态：日K线和周K线呈现出较好的技术形态。
常见问题
在实际应用中，可能会遇到以下几个常见问题：
- 什么股票符合筛选条件？
答：符合筛选条件的股票会出现在文章中。 - 筛选条件是否有优化的空间？
答：我们可以根据市场情况和实际需求，逐步调整筛选条件。 - 如何获取筛选出的股票信息？
答：可以通过股票软件或财经网站获取筛选出的股票信息。
指标公式代码参考
以下是用于筛选股票的指标公式代码：
# 计算日涨幅
def calculate_daily_return(stock):
close_today = stock['close']
close_yesterday = stock['close']
return (close_today - close_yesterday) / close_yesterday * 100
# 计算市值
def calculate_market_capitalization(stock):
market_capitalization = stock['market_capitalization']
return market_capitalization
# 计算技术指标
def calculate_technical_indicator(stock):
# 计算日K线和周K线数据
# ...
# 获取符合筛选条件的股票
def get_stocks(stock_list):
selected_stocks = []
for stock in stock_list:
if calculate_daily_return(stock) >= 2 and calculate_daily_return(stock) <= 7 and calculate_market_capitalization(stock) > 93 and calculate_technical_indicator(stock):
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的需求进行修改。
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。