问财量化选股策略逻辑
以上面的选股逻辑，我们首先筛选出了上周涨跌幅大于0的股票，然后从中选择开盘涨幅大于小于5的股票，最后再从这些股票中选择毛利率>19的股票。
选股逻辑分析
这种选股逻辑的优点是能够有效地过滤掉市场中的大部分股票，从而提高投资的成功率。但是，这种逻辑也存在一定的局限性，比如可能会错过一些质地优秀但涨幅不大的股票，或者在短期内受到市场情绪影响导致的大幅度波动。
有何风险？
这种选股逻辑的风险主要包括两个方面：一是由于样本量较小，可能会出现偏差；二是可能会因为过度依赖历史数据而导致模型的预测能力下降。
如何优化？
对于第一种风险，我们可以尝试扩大样本量，或者引入更多的因素来辅助决策；对于第二种风险，我们可以考虑使用机器学习的方法来提升模型的预测能力。
最终的选股逻辑
综合以上分析，我们可以得出以下的最终选股逻辑：
def select_stock():
# 筛选出上周涨跌幅大于0的股票
stock_0 = get_stocks_with_weekly_return(0)
# 筛选出开盘涨幅大于小于5的股票
stock_1 = get_stocks_with_opening_return(stock_0, 5)
# 筛选出毛利率>19的股票
stock_2 = get_stocks_with_marginal_profit_rate(stock_1, 19)
return stock_2
常见问题
- 什么是选取上周涨跌幅大于0的股票？
- 为什么需要筛选开盘涨幅大于小于5的股票？
- 什么是毛利率？
- 为什么需要筛选毛利率>19的股票？
- 这个选股逻辑是否能保证一定能选到好的股票？
- 有没有更好的选股方法？
python代码参考
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设df是包含所有股票信息的数据框
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 获取上周涨跌幅大于0的股票
stock_0 = df[df['weekly_return'] > 0]
# 获取开盘涨幅大于小于5的股票
stock_1 = df[(stock_0['opening_return'] > 0) & (stock_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。