问财量化选股策略逻辑
这个选股逻辑可以分为三个部分：
- 走出五浪: 这意味着股票价格在一段时间内经历了五个上升和下降的周期，这是一个重要的技术指标。
- 10日振幅小于: 振幅是衡量股票价格波动程度的一个重要指标，如果振幅过小，可能说明市场情绪较为平静，不适合进行大规模投资。
- 昨日的（竞价量/流通股本）大于0.01: 竞价量是指当天买入和卖出股票的总金额，流通股本则是指可供买卖的股票数量。如果昨天的竞价量大于流通股本的0.01，可能说明市场上有大量的投资者参与，这可能是买入的好时机。
选股逻辑分析
这个选股逻辑具有一定的合理性，因为它考虑了多个因素，包括技术指标、市场情绪和资金流向等。然而，它也有一定的局限性，例如，可能会忽视一些其他的因素，如公司的基本面情况、行业趋势等。
有何风险？
这个选股逻辑有一定的风险，因为它是基于历史数据进行分析的，如果市场的环境发生了变化，那么这种逻辑就可能不再适用。另外，即使在历史数据上表现良好，也不能保证未来一定会取得好的收益。
如何优化？
首先，我们可以增加更多的参数，以更全面地考虑各种影响股价的因素。其次，我们也可以使用更复杂的技术模型，例如神经网络或者深度学习模型，来提高预测的准确性。最后，我们还可以使用实时的数据，而不是仅依赖于历史数据。
最终的选股逻辑
经过以上优化后，我们的选股逻辑应该是这样的：选择那些最近走出了五浪、10日振幅小于和昨日的（竞价量/流通股本）大于0.01的股票。同时，我们也需要考虑公司的基本面情况、行业趋势等因素。
常见问题
- 什么是竞价量？
- 流通股本是什么？
- 技术指标是如何计算出来的？
- 为什么我们要关注竞价量和流通股本？
- 这个选股逻辑是否适用于所有类型的股票？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
def select_stock(logic):
# 获取股票数据
stock_df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 对股票数据进行筛选
selected_stocks = stock_df[(stock_df['wave']
## 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。