问财量化选股策略逻辑
这个策略是基于以下三个条件进行筛选的：
-
在过去的一年里，布林带处于缩口状态。这表明市场可能会出现明显的波动，但还没有明确的方向。
-
选择的是军工板块的日线图，且价格在16元以下。这是考虑到目前军工业务的潜在价值和低估值。
-
开盘涨幅大于小于5%。这可以过滤掉一些开盘即快速上涨或下跌的股票，以便更准确地找到有望持续上涨的股票。
选股逻辑分析
这个策略的优点在于它考虑了多个因素，包括市场趋势、板块选择和股票表现等，因此有可能选出有潜力的股票。然而，它也有一些缺点。
首先，布林带缩口只是一个预测性指标，不能保证市场一定会发生明显的变化。其次，板块的选择也存在一定的主观性，不同的投资者可能会有不同的看法。最后，开盘涨幅超过小于5%虽然可以一定程度上过滤掉一些波动大的股票，但是并不能完全避免市场的不确定性。
有何风险？
该策略的主要风险包括市场风险、板块风险和个人判断错误的风险。由于市场变化无法预知，任何投资都有可能发生亏损。另外，板块的选择也会影响股票的表现，如果选择的板块在短期内没有增长，那么可能会影响到投资收益。最后，个人的投资判断也可能出现失误，导致购买了不合适或者不符合自己预期的股票。
如何优化？
对于这个策略，可以从以下几个方面进行优化：
-
加强市场研究，提高对市场走势的判断能力。
-
更广泛地考察板块，选择具有长期增长潜力的板块。
-
提高买入卖出时机的准确性，比如可以使用技术分析的方法来辅助决策。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
import pandas as pd
# 获取布林带缩口数据
df_bollinger = pd.read_csv('bollinger.csv')
# 筛选军工板块日线图在16元以下的股票
df_kunfeng = df_bollinger[df_bollinger['Close'] < 16]
# 获取开盘涨幅大于小于5%的数据
df_open = pd.read_csv('open.csv')
# 合并数据框
df = pd.merge(df_kunfeng, df_open, on='Date', how='inner')
# 选取符合要求的股票
selected_stocks = df[(df['Open
## 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。