问财量化选股策略逻辑
选股逻辑分析
根据上述的选股逻辑，主要考虑了以下几个方面：
- 当天价格持续在均线上方：这是基于趋势分析的一种方法，通常认为股票价格上涨的趋势会延续一段时间。
- 技术形态：通过对股票的历史数据进行分析，识别出不同的技术形态，如头肩顶、底背离等，这些形态可能会预示着未来的走势。
- 非S丅DDE大单净额为正：这是一种量能分析的方法，如果大单买入数量大于卖出数量，通常被认为是看多的表现。
但是，这种方法也存在一些风险：
- 历史复现性不强：历史上的趋势和形态并不一定能够准确地预示未来的发展。
- 数据的准确性：非S丅DDE大单净额的数据可能存在错误或偏差。
- 忽视其他因素：价格、成交量、财务状况等因素都可能影响股票的价格走势。
如何优化？
- 更精确的技术形态识别：可以使用机器学习的方法来识别技术形态，提高识别的精度。
- 结合更多数据：除了价格、成交量、财务状况等基础数据外，还可以结合新闻、社交媒体等非结构化数据，提供更全面的信息支持。
- 利用模型融合：可以将多个模型的结果进行融合，以提高预测的准确性。
最终的选股逻辑
根据上述的优化措施，最终的选股逻辑可能是：
当股票价格持续在均线上方，同时满足以下条件时，就认为该股票是值得投资的：最近一个月内有至少5次非S丅DDE大单净额为正；最近一年内没有发生重大负面事件；同时，股票的历史收盘价在一个大的上升通道中。
常见问题
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如何获取非S丅DDE大单净额数据？
可以通过财经网站或者API接口获取。 -
如何确定一个大的上升通道？
可以通过统计分析或者机器学习的方法来确定。 -
如何处理缺失的数据？
可以使用插值或者其他填充方法来处理。 -
如何评估模型的效果？
可以使用交叉验证或者其他评估指标来评估。
python代码参考
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
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## 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。