问财量化选股策略逻辑
涨停且所属行业板块2天排名前3,涨幅2%-7%,当天价格持续在均线上方
选股逻辑分析
这个选股策略首先选择了最近两天行业内涨幅排名前三的股票，然后选择这些股票中的当天价格上涨并且一直维持在均线之上的股票。
这样的策略可以筛选出一段时间内表现较好的行业龙头股，具有一定的投资价值。但是，需要注意的是，这种策略可能会忽略一些小盘股或者近期涨幅较小但长期看涨的股票。
有何风险？
- 行业集中度高: 如果所选行业的市场集中度过高，那么该策略可能会受到少数几只大市值公司的影响，导致收益波动较大。
- 技术指标失效: 股票的价格是否能够持续上涨，并不仅仅取决于当天的价格和均线关系，还需要考虑更多的因素，如公司基本面、宏观经济等。
如何优化？
为了降低以上风险，可以在选股时加入更多维度的考虑，比如考虑公司的盈利状况、成长性、行业地位等因素。同时，可以引入更多的技术指标，如MACD、RSI等，来辅助判断股票的走势。
最终的选股逻辑
在股票选择上，首先选择过去两天内行业内涨幅排名前三的股票，然后选择这些股票中的当天价格上涨并且一直维持在均线之上的股票。同时，需要结合公司的基本面、盈利状况、成长性、行业地位等因素进行综合考虑。
常见问题
Q: 为什么只选择两天内的数据？
A: 因为这样可以避免短期行情的影响，更接近于长期的投资策略。
Q: 是否需要考虑公司的规模大小？
A: 在一定程度上是需要的，大型公司相对稳定，但是也需要结合其他因素进行综合考虑。
python代码参考
import pandas as pd
import talib
# 加载数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算行业内涨幅排名
industry_ranks = data.groupby('industry')['price_change'].rank(ascending=False)
# 计算符合条件的股票
selected_stocks = data[(data['price_change'] > 2) & (data['price_change'] < 7) &
(data['close'] > data['ma5'])]
# 输出结果
print(selected_stocks)
在这个代码中，我们首先加载了股票数据，然后计算了行业内涨幅排名，接着筛选出了符合条件
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。