问财量化选股策略逻辑
在问财量化选股策略中，我们需要考虑以下几个因素：
- 换手率大于7%但小于10%：这意味着这只股票的交易活跃度较高，可能有较大的市场关注度。
- 非s丅DDE大单净额为正：这表示买入量大于卖出量，说明市场对该股较为看好。
- 连续两周股价上涨：这表明该股近期走势较为强劲。
选股逻辑分析
这些因素可以帮助我们筛选出市场关注度高、被投资者看好的股票。然而，我们也需要注意到这些因素并不能保证一只股票未来的涨势，因此，我们在使用这个策略时还需要结合其他的信息和判断。
有何风险？
首先，市场情绪的影响可能会导致短期内的高换手率和大单净额为正，但这并不代表股票的长期价值。其次，连续两周股价上涨可能是因为主力资金推动，但这并不一定代表市场对公司基本面的认可。
如何优化？
我们可以将这三个条件组合起来作为一个复合策略，例如：选取换手率大于7%，非s丅DDE大单净额为正并且过去两周内股价上涨的股票。这样可以进一步筛选出具有较强市场关注度和良好发展前景的股票。
最终的选股逻辑
通过以上分析，我们的最终选股逻辑是：选取换手率大于7%，非s丅DDE大单净额为正并且过去两周内股价上涨的股票。
常见问题
读者可能会有以下一些常见问题：
- 这个策略是否适用于所有行业？
- 这个策略是否能预测股票的未来走势？
- 在实际操作中，应该如何结合其他的因素来做出决策？
python代码参考
import pandas as pd
import yfinance as yf
# 获取股票数据
stock_data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2020-12-31')
# 提取符合条件的股票
filtered_stocks = stock_data[(stock_data['volume'] > 0.07) & (stock_data['turnover_rate'] < 10) & (stock_data['net买卖差额'] > 0) & (stock_data['close_price'].pct_change() > 0) & (stock_data['close_price'].pct_change() > -0.5)].
## 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。