问财量化选股策略逻辑
根据提供的信息，该策略主要基于以下几个方面进行选股：
- 技术形态：这是股票走势的重要参考指标，例如均线、MACD等。
- 近五个交易日有单日涨幅大于5%：这是选择近期表现良好的股票，有一定的收益潜力。
- 昨日的（竞价量/流通股本）＞0.01：这是衡量股票换手率的一个指标，换手率越高，说明股票流动性越好。
以上三个条件共同构成了该策略的选股逻辑。
选股逻辑分析
该策略的主要优点是简单易懂，能够直观地反映出股票的基本情况和市场热度。然而，它也存在一些缺点。首先，技术形态并不能完全预测股票的未来走势，因此可能存在一定的误判风险。其次，对于小盘股，由于流通股本较小，可能会出现竞价量/流通股本大于0.01的情况，这并不一定代表股票具有良好的流动性。
有何风险？
该策略的主要风险包括技术形态预测错误、小盘股流动性不足等。
如何优化？
对于技术形态预测错误的问题，可以通过引入更多的技术指标或者结合其他因素来提高预测准确度。对于小盘股流动性不足的问题，可以通过增加样本数量或者调整换手率的阈值来解决。
最终的选股逻辑
综合考虑上述因素，可以得出以下的选股逻辑：
- 持续跟踪股票的技术形态，选择均线向上且MACD金叉的股票；
- 选取近五个交易日中有单日涨幅大于5%的股票；
- 结合昨日的（竞价量/流通股本）＞0.01的指标，选择换手率较高的股票。
常见问题
常见的问题包括：技术指标的理解、如何设置换手率的阈值等。
python代码参考
import pandas as pd
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 设置技术指标条件
technical_condition = df['MA_5'] > 0 and df['MACD'] > 0
# 设置换手率条件
vol_ratio_condition = df['Volume'] / df['Total_Share'].apply(lambda x: x * x) > 0.01
# 合并条件
final_condition = technical_condition & vol_ratio_condition
# 打印符合条件的股票
print(df[final
## 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。