问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：首先，通过Python库获取昨日市场交易数据，然后筛选出超大单净流入最多的股票。其次，根据压力位计算公式，计算昨日压力位（即昨日最高价减去昨日最低价再除以2）。接着，将昨日压力位除以90%的成本上线，得出今日的压力位。最后，筛选出10日振幅小于今日压力位的股票。
选股逻辑分析
该选股策略逻辑是基于技术分析的方法，通过对历史价格和成交量数据进行分析，找出市场上最活跃、最有潜力的股票。然而，这种方法可能存在一定的局限性，例如，历史走势并不能完全预测未来股价的变化，而且需要考虑很多其他因素，如公司基本面、行业状况等。此外，这种方法也不能避免投资风险，投资者仍然需要自行评估投资风险。
有何风险？
尽管该选股策略有其优势，但也存在一些风险：
- 技术分析方法并非万能，可能会错过部分具有价值的投资机会。
- 数据处理过程中可能出现错误，导致结果不准确。
- 历史表现不能保证未来的表现，市场环境可能发生变化，影响股票的表现。
如何优化？
为了提高选股策略的准确性，可以采取以下几种方式：
- 加强数据清洗，确保数据质量。
- 结合公司基本面和行业状况，进行全面的投资分析。
- 不断更新模型，适应市场的变化。
最终的选股逻辑
筛选条件如下：
- 超大单净流入最多的股票。
- 昨日压力位除以90%成本上线，得出今日的压力位。
- 10日振幅小于今日压力位的股票。
常见问题
- 筛选出的股票是否都是好的投资机会？
- 为什么需要考虑压力位和振幅？
- 如何确定90%的成本上线？
- 如何保证数据的准确性？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
# 获取历史交易数据
df = pd.read_csv('trading_data.csv')
# 筛选出超大单净流入最多的股票
top_inflow = df[df['net_inflow'] > df['net_inflow'].quantile(0.05)].index.tolist()
# 计算昨日压力位
yesterday_high = df['high'].max()
yesterday_low = df['low'].min()
pressure_position
## 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。