问财量化选股策略逻辑
- 股价大于50元: 这个逻辑主要是排除了价格较高的股票，因为价格过高可能会导致投资成本增加，影响投资回报。
- 联合精密突然放量: 这个逻辑是看是否有明显的资金流入或者流出，如果有，可能是机构或者大资金在操作，值得关注。
- 10日振幅<: 振幅小说明股票波动较小，稳定性较高。
选股逻辑分析
以上三个逻辑都是从基本面和技术面两个方面来筛选股票，基本面主要考虑公司的盈利能力、成长性等；技术面则主要看股票的价格走势和成交量变化。这三个逻辑结合在一起，可以过滤掉一些不符合要求的股票，提高筛选效率。
有何风险？
虽然这个选股策略有一定的筛选效果，但是也存在一定的风险。首先，股价和振幅只是一个大概的参考指标，不能完全反映股票的真实情况。其次，技术分析也有其局限性，不能保证每次都能准确预测市场走势。最后，即使选择的股票符合所有条件，也不能保证一定能获得收益，股市有风险，投资需谨慎。
如何优化？
为了降低风险，我们可以进一步细化筛选标准，比如增加更多的基本面指标，或者引入更多的技术指标。另外，也可以采用组合投资的方式，分散投资风险。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 股价小于50元
- 近30日涨幅小于10%
- 近10日换手率小于10%
- 股价近一年内没有超过2倍的大涨或大跌
常见问题
- 那些股票满足上述所有条件呢？
- 可能的回答：这些股票都是非常优质的低估值股票，适合长期持有。
python代码参考
def get_filtered_stocks(ticker_list):
filtered_tickers = []
for ticker in ticker_list:
if stock_price(ticker) < 50 and recent_return(ticker) < 10 and recent_volatility(ticker) < 10 and max_drawdown(ticker) < 2:
filtered_tickers.append(ticker)
return filtered_tickers
def stock_price(ticker):
# 获取股票价格数据
# ...
def recent_return(ticker):
# 获取最近一段时间的收益率数据
# ...
def recent_volatility
## 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？
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