问财量化选股策略逻辑
- 非S丅DDE大单净额为正: 这意味着市场上的投资者对这只股票持有积极的态度。
- 行业板块涨幅前5: 这表示该行业的整体表现良好，这可能会对该公司的业绩产生积极影响。
- 收盘价大于4小于等于25: 这是在价格区间内进行筛选，这样可以避免选择过于高或者过低的价格。
选股逻辑分析
这种选股逻辑的优点是全面考虑了公司和行业的基本面以及市场情绪，可以帮助投资者找到具有投资价值的股票。但是，这种方法也存在一些缺点，例如过度关注短期的市场情绪可能导致错过长期的投资机会。
有何风险？
这种选股逻辑的主要风险在于市场的不确定性，例如政策变化、经济波动等都可能对股票价格产生影响。此外，如果大单净额并非真正反映了市场的真实情况，也可能导致选出的股票并不具备投资价值。
如何优化？
为了减少这些风险，可以通过以下方式来优化选股逻辑：
- 更加关注公司的基本面数据，而不仅仅是大单净额。
- 在进行行业筛选时，可以考虑更广泛的行业指标，例如行业市盈率、行业市净率等。
- 使用更多的技术指标来进行辅助决策，例如MACD、KDJ等。
最终的选股逻辑
经过以上优化后，最终的选股逻辑可能是：非S丅DDE大单净额为正，行业板块涨幅在前3名，收盘价在4到25之间，同时公司基本面良好，市盈率、市净率等指标合理，技术指标显示出上涨趋势。
常见问题
- 为什么只看非S丅DDE大单净额为正？
- 为什么要选择涨幅前3名的行业？
- 如何判断收盘价是否合适？
- 为什么要考虑公司基本面？
- 如何理解技术指标的上涨趋势？
python代码参考
import pandas as pd
from talib import MA, KDJ
# 获取非S丅DDE大单净额为正的数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 获取行业板块涨幅前5的数据
top5_industries = df.groupby('industry')['profit'].quantile(0.7)
# 获取收盘价在4到25之间的数据
price_filter = (df['close'] > 4) &
## 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。