问财量化选股策略逻辑
- 分时大单买入占比大于50: 表示该股在交易时间内，大单买入的比例超过了50%，这可能是主力资金在积极买入。
- 行业板块涨幅前5: 表示该股所在行业的整体表现优于其他行业，说明该行业具有良好的发展前景。
- dif大于dea: dif是短期移动平均线（D)与长期移动平均线（M)之间的差值，dea是死叉和金叉指标，当dif大于dea时，表示短期趋势比长期趋势强。
选股逻辑分析
以上三个条件共同作用，可以筛选出当前市场表现良好且被主力资金看好，具备上涨潜力的股票。
有何风险？
虽然这个选股策略有其合理性，但也存在一些潜在的风险：
- 数据获取可能存在误差或延迟，导致分析结果不准确。
- 市场环境变化快速，单一的分析指标可能无法捕捉所有信息。
- 短期的大单买入并不代表未来一定会上涨，投资者需要结合其他因素进行综合判断。
如何优化？
- 可以增加更多维度的数据进行分析，如成交量、换手率等，以更全面地了解股票的市场表现。
- 定期更新数据，以确保分析结果的准确性。
- 结合技术分析和其他基本面因素，做出更加科学合理的投资决策。
最终的选股逻辑
综合考虑了分时大单买入占比、行业板块涨幅以及dif大于dea这三个条件，能够筛选出当前市场表现良好且被主力资金看好，具备上涨潜力的股票。
常见问题
- 为什么只选择行业板块涨幅前5的股票？
- 这个条件是为了排除行业中表现较差的股票，从而提高选票的准确性。
- 长期的dif大于dea是否一定意味着股价会继续上涨？
- 不一定，还需要结合其他技术指标和市场环境等因素进行综合判断。
python代码参考
import pandas as pd
import talib
# 获取分时数据
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['time'])
# 计算大单买入占比
df['buy_ratio'] = df['buy_amount'] / (df['buy_amount'] + df['sell_amount'])
# 计算行业板块涨幅
df['industry_rise'] = df.groupby('
## 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。