问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要去掉新股和次新股，因为它们通常没有足够的历史数据来支撑我们的投资决策。其次，我们只选择日线价格低于16元且换手率超过100%的股票，这是因为这些股票在市场中的流动性较高，更容易进行买卖操作。然后，我们筛选出在30日内有过涨停记录的股票，这是因为这些股票有可能是市场的热点或者有重大利好消息。
选股逻辑分析
这个策略的优点是可以快速选出符合我们条件的股票，但是它的缺点也很明显。首先，这个策略过于简单，可能会错过一些优质的股票。其次，这个策略忽视了股票的基本面信息，仅仅依赖于技术指标。最后，这个策略也没有考虑到市场的整体趋势，可能会被市场的短期波动所影响。
有何风险？
这个策略的主要风险是它可能会过度关注短期的市场波动，而忽视了长期的投资价值。另外，如果市场环境发生变化，这个策略可能无法适应新的市场环境。此外，如果投资者不能准确地理解和技术指标，那么这个策略可能会导致投资失误。
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，如市盈率、市净率等，来更全面地评估股票的价值。同时，我们也需要定期调整我们的投资组合，以适应市场的变化。最后，我们需要加强市场研究，了解市场的大势，以便更好地做出投资决策。
最终的选股逻辑
我们的最终选股逻辑是：先剔除新股和次新股，然后根据日线价格、换手率和涨停记录来筛选股票。在这个过程中，我们会引入更多的基本面指标，并定期调整投资组合。
常见问题
- 为什么我们要剔除新股和次新股？
- 我们为什么要使用日线价格、换手率和涨停记录来筛选股票？
- 为什么我们需要引入更多的基本面指标？
- 为什么我们需要定期调整投资组合？
- 怎么样才能更好地理解技术和指标？
- 怎么样才能更好地了解市场的大势？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 提取我们需要的特征和目标变量
X = df[['price', 'turnover_rate', 'number_of_days_since_last
## 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。