问财量化选股策略逻辑
首先，我们定义了三个变量，分别是开盘涨幅、昨日压力位和成本上限。开盘涨幅是股票在开市后一段时间内的涨跌幅度，昨日压力位是指前一交易日的最高价或最低价，成本上限则是根据投资者的风险偏好设定的最高买入价格。
然后，我们根据这三个变量进行筛选，选出符合条件的股票。具体来说，我们选取开盘涨幅大于昨日压力位并且小于等于成本上限的股票。
选股逻辑分析
这种选股逻辑的优点是可以有效地过滤掉那些开盘涨幅过大或者过小的股票，因为这些股票往往不符合投资价值。同时，这种策略也可以避免过于激进的投资行为，因为成本上限的存在可以限制投资者的最大损失。
然而，这种策略也有一些不足之处。首先，它可能会错过一些真正的投资机会。因为有些股票虽然开盘涨幅不大，但其后期的上涨潜力很大。其次，这种策略对于市场的短期波动反应不够敏感，因为它主要依赖于开盘涨幅和昨日压力位这两个静态指标。
有何风险？
这种选股策略的主要风险就是可能会错过一些有潜力的股票，同时也有可能导致过度保守，错过一些高收益的机会。
如何优化？
为了提高这种策略的效果，我们可以尝试引入更多的动态指标，例如成交量、换手率等，以便更好地反映市场的动态变化。此外，我们还可以根据市场环境的变化调整成本上限的设定，以适应不同的市场状况。
最终的选股逻辑
综合考虑以上因素，我们的最终选股逻辑是：选取开盘涨幅大于昨日压力位并且小于等于成本上限的股票，并结合市场动态指标进行进一步筛选。
常见问题
- 什么是开盘涨幅？
- 什么是昨日压力位？
- 成本上限是如何设定的？
- 为什么需要引入动态指标？
- 如何根据市场环境调整成本上限？
python代码参考
# 定义变量
open_price_change = ... # 开盘涨幅
yesterday_pressure_price = ... # 昨日压力位
cost_limit = ... # 成本上限
# 进行筛选
selected_stocks = list(filter(lambda stock: open_price_change > yesterday_pressure_price and open_price_change <= cost_limit, stocks))
注意：以上代码仅为示例，实际使用时应根据具体情况进行修改。
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。