问财量化选股策略逻辑
选股逻辑分析
- 价<历史最高价50%: 选择价格低于其历史最高价50%的股票，这意味着这些股票的价格已经低于其历史最高价，可能是由于市场环境的变化或公司的经营状况等因素导致。
- 2天前涨跌幅排列: 选取过去两天内的涨幅排名靠前的股票，说明这些股票在这段时间内表现较好，具有一定的投资价值。
- 现价大于5元小于30元: 选择目前价格在5元到30元之间的股票，这个区间内的股票可能有一定的上涨空间。
有何风险？
这种选股逻辑的主要风险在于过于依赖短期的表现，而忽视了公司的长期基本面。例如，有些公司可能会因为市场环境的变化或者竞争压力等原因，短期内股价下跌，但这并不意味着公司本身的价值下降。此外，如果所选股票的价格过高，也可能会面临较大的风险。
如何优化？
为了降低风险，可以在选股时结合更多的基本面因素，如公司的财务状况、行业地位、管理团队等。另外，也可以采用更长的时间周期进行比较，以更好地反映公司的长期表现。
最终的选股逻辑
综合考虑以上因素，可以得到以下的选股逻辑：
- 选择当前价格低于其历史最高价50%，并且在过去两天内的涨幅排名靠前的股票；
- 在此基础上，进一步筛选出当前价格在5元到30元之间的股票；
- 最后，结合公司的基本面因素和行业地位，对选出的股票进行评估。
常见问题
- 为什么需要同时考虑历史最高价和近期涨幅？
- 为什么只选择价格在5元到30元之间的股票？
- 是否可以将价格范围扩大到10元到40元？
- 是否需要同时考虑公司的基本面因素和行业地位？
python代码参考
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算历史最高价和近期涨幅
df['历史最高价'] = df['close'].rolling(window=20).max()
df['涨幅'] = (df['close'] - df['历史最高价']) / df['历史最高价']
# 根据价格范围和涨幅筛选股票
df = df[(df['close'] < df['历史最高价']
## 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。