问财量化选股策略逻辑
在本次量化选股策略中，我们主要关注2天前涨跌幅排列、换手率大于7％但小于10％的股票，以及分时大单买入占比大于50％。
首先，我们通过分析股票的过去两天涨跌幅排名，挑选出表现较好的股票。其次，我们关注股票的换手率，筛选出换手率位于7％至10％之间的股票。最后，我们观察股票的分时大单买入占比，挑选出占比大于50％的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要存在以下风险：
- 股票的涨跌幅和换手率可能受到市场情绪、政策等因素的影响，存在波动风险。
- 分时大单买入占比受市场成交量和投资者操作习惯的影响，可能存在一定的随机性。
针对这些风险，我们可以通过以下方式进行优化：
- 定期调整选股策略，以适应市场变化。
- 增加其他选股指标，如市盈率、市净率等，以降低单一指标的随机性。
- 分散投资，降低单一股票的风险。
如何优化？
为了优化选股策略，我们可以采取以下措施：
- 定期更新数据，确保选股策略的准确性。
- 调整选股策略的参数，以提高选股的准确性。
- 结合技术分析和基本面分析，以获得更全面的选股结果。
最终的选股逻辑
在经过优化后，我们的选股策略如下：
- 选股策略主要关注过去两天涨跌幅排名较好的股票。
- 筛选出换手率位于7％至10％之间的股票。
- 挑选出分时大单买入占比大于50％的股票。
常见问题
- 选股策略是否适用于所有市场环境？
答：该选股策略主要适用于股票市场，不适用于其他投资品种。 - 选股策略的参数是否可以调整？
答：该选股策略的参数可以进行调整，以适应市场变化。 - 选股策略的风险是否可以降低？
答：通过定期更新数据、调整参数等措施，可以降低选股策略的风险。
指标公式代码参考
在选股策略中，我们主要关注以下指标：
- 过去两天涨跌幅排名
- 换手率
- 分时大单买入占比
具体的指标公式代码如下（以通达信为例）：
def select_stock(stock_list):
selected_stocks = []
for stock in stock_list:
daily_returns = stock.daily_returns()
if daily_returns[-2] > daily_returns[-1] and daily_returns[-1] > 0:
stock_volume = stock.volume()
stock_price = stock.price()
buy_volume = stock_price * (stock_volume / stock_price).round(2)
buy_ratio = buy_volume / (stock_price * stock_volume)
if buy_ratio > 0.5:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
def calculate_indicator(stock_list):
stock_indicators = []
for stock in stock_list:
daily_returns = stock.daily_returns()
stock_volume = stock.volume()
stock_price = stock.price()
buy_volume = stock_price * (stock_volume / stock_price).round(2)
buy_ratio = buy_volume / (stock_price * stock_volume)
stock_indicators.append([daily_returns[-2], daily_returns[-1], stock_volume, stock_price, buy_volume, buy_ratio])
return stock_indicators
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。