问财量化选股策略逻辑
- 日线级别16元以下：这个条件筛选出的是低价股。
- 上月换手率在100%以上：这个条件筛选出的是高活跃度的股票，可能是市场热点或者有重大消息刺激的股票。
- 赢利个股：这个条件筛选出的是赚钱效应较好的股票。
- 开盘涨幅大于小于5%：这个条件筛选出的是波动性较强的股票。
- 10日振幅<：这个条件筛选出的是近期波动较小的股票。
选股逻辑分析
这个选股策略主要通过历史数据筛选出了低价、高活跃度、近期表现较好的股票。这种策略的优势在于能够从大量的股票中找出具有投资价值的股票，但是也有一定的局限性，例如可能会错过一些突然爆发的大牛股。此外，这种策略也忽略了基本面等因素，只关注了技术面的走势。
有何风险？
这种选股策略的风险主要有两个方面：
- 短期波动：由于这个策略选择的是短期内波动较大的股票，因此可能存在短期市场情绪的影响，导致股价出现大幅波动。
- 高估低估：由于这种策略只是根据历史数据进行筛选，没有考虑公司的基本面，因此可能会错判股票的价值，导致买入高估或卖出低估的股票。
如何优化？
可以考虑添加更多的筛选条件，例如公司的盈利能力、成长潜力等基本面因素，以提高选股策略的准确性。同时，也可以考虑引入更高级别的技术指标，如MACD、RSI等，以更准确地判断股票的走势。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是结合历史数据和基本面因素，选出价格合适、业绩优秀、上涨空间大的股票。
常见问题
常见的问题包括：
- 怎么获取历史数据？
- 怎么计算换手率和涨幅？
- 怎么获取公司的基本面信息？
python代码参考
import pandas as pd
from ta import *
# 获取历史数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算换手率
df['Turnover'] = df['Volume'].pct_change() * df['Close']
df['Turnover'] = df['Turnover'].fillna(0)
# 计算涨幅
df['Change'] = df['Close'].pct_change()
df['Change'] = df['Change'].fillna(0)
## 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。