问财量化选股策略逻辑
选股逻辑分析
在这个策略中，我们首先选择在周一起盘前9:25分的日成交量较大的股票，然后筛选出属于军工板块且近一个月内换手率达到100%以上的股票，最后按照成交量比从大到小的方式进行排序，选出排名前30的股票。
这种策略的优点是能够筛选出具有较高活跃度和流动性的好股票。但是，缺点也很明显，比如它过于依赖于当天的市场情绪和交易量，而忽视了长期的基本面因素。此外，由于只考虑换手率这一单一指标，可能会错过那些业绩优秀但换手率较低的优质股。
有何风险？
这种策略的风险主要有两方面：
- 过度依赖于短期市场波动。如果市场情绪突然变化或者交易量大幅度减少，那么这个策略可能会失效。
- 忽视基本面因素。虽然这种策略考虑了换手率这一重要指标，但它仍然没有考虑到公司的财务状况、行业地位、管理团队等因素，这些都可能影响公司的发展前景和股价走势。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑引入更多的基本面指标，比如市盈率、市净率等，同时也可以增加一些其他的因素，比如公司的盈利能力和成长性等。此外，我们还可以使用技术分析的方法，比如趋势线、均线等，来辅助我们的决策。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是：首先通过K线图和成交量指标筛选出近期表现较好的股票；然后利用财务报表和其他基本面指标来进一步评估公司的价值；最后根据技术分析的结果来确定买入和卖出的时间点。
常见问题
常见的问题包括：如何获取K线图和成交量数据？如何获取财务报表和其他基本面指标？如何利用技术分析来确定买入和卖出的时间点？这些问题的答案都可以在网上找到相关的资料和教程。
python代码参考
import pandas as pd
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取K线图和成交量数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选最近表现较好的股票
last_7_days_returns = df['Close'].pct_change()
selected_stocks = last_7_days_returns[~last_7_days_returns.isnull()].idxmax()
# 获取财务报表和其他基本面指标
selected_stocks_df = pd.read_csv(f'stock_{selected_st
## 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。