问财量化选股策略逻辑
假设我们使用了问财API，其提供了一个API接口来获取股票的历史数据和实时数据。我们需要通过这个接口获取股票的数据，然后根据我们的选股逻辑进行筛选。
import requests
import json
def get_data(stock_code):
url = f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{stock_code}?period1=1629430000&period2={str(int(time.time()))}&interval=1d&events=history'
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)
return data['Close']
假设我们的选股逻辑是：
- 股价突破10日均线，即
Close > moving_average(10)。 - 当天涨幅小于0，即
Change < 0。 - 股价低于10元，即
Price < 10。
我们可以将这个逻辑写成一个函数：
def filter_stock(stock_code):
close = get_data(stock_code)
moving_average_10 = close.rolling(window=10).mean()
change = close.pct_change().dropna()
return (close > moving_average_10) & (change < 0) & (close < 10)
选股逻辑分析
这个逻辑的优点是简单易懂，直接反映了投资者对于股票价格、成交量和历史走势的看法。然而，它也有一定的局限性。
首先，它忽略了股票的基本面信息，例如公司的盈利能力、行业地位等。这些信息对于长期投资来说是非常重要的。
其次，它也没有考虑到市场情绪的影响。有时候，即使公司基本面良好，但由于市场整体情绪不佳，股票价格也可能下跌。
此外，它的过滤条件过于严格，可能会错过一些潜在的投资机会。
有何风险？
使用这个选股逻辑的主要风险包括：
- 忽视基本面信息的风险。这可能导致投资者在买入股票时，忽视了公司的盈利能力、行业地位等因素，从而导致投资失败。
- 忽视市场情绪的风险。这可能导致投资者在买入股票时，忽略了市场的整体情绪，从而导致投资决策失误。
- 过滤条件过严的风险。这可能导致投资者错过一些潜力股，因为它们在短期内不符合过滤条件。
如何优化？
为了优化这个选股逻辑，我们可以考虑以下几点：
- 添加基本面信息的筛选条件。
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。