问财量化选股策略逻辑
首先，我们需要确定一个连续三天K线阴线的标准。这个标准可以通过计算连续三天的收盘价来实现。如果收盘价都是下跌的，那么我们就认为这是一个连续三天的K线阴线。
其次，我们需要选择分时换手率前二个的数据。这个数据可以通过获取实时交易数据来获得。我们将使用pandas库中的read_csv函数来读取csv文件，并使用head函数来查看数据的前几行。
最后，我们需要定义一个判断条件。如果昨天14到15点的跌幅大于1.5，那么我们就认为这是一个满足条件的股票。我们可以使用numpy库中的abs函数和gt函数来实现这个判断。
选股逻辑分析
从以上逻辑可以看出，我们的策略是通过观察连续三天的K线阴线、分时换手率以及昨天14到15点的跌幅来进行股票筛选。这种方法的优点是可以有效地筛选出符合条件的股票，但是缺点是可能会错过一些其他重要的信息，比如公司的基本面情况等。
有何风险？
采用这种策略存在一定的风险。首先，由于我们的策略只关注短期的技术指标，可能会忽略公司的基本面情况，从而导致投资决策的失误。其次，由于我们的策略过于简单，可能会被市场上的其他投资者所利用，从而导致股票价格的波动。
如何优化？
为了优化我们的策略，我们可以在加入更多基本面指标的同时，也考虑加入一些技术指标，如RSI、MACD等。这样可以更全面地评估一只股票的投资价值，从而提高投资决策的准确性。
最终的选股逻辑
我们最终的选股逻辑是：
- 满足连续三天K线阴线的标准；
- 获取实时交易数据，选择分时换手率前二个的数据；
- 计算昨天14到15点的跌幅；
- 如果昨天14到15点的跌幅大于1.5，那么就将这只股票添加到候选名单中。
常见问题
以下是一些常见的问题和解答：
-
Q: 那么如何确保我们的策略不会错过其他重要的信息？
A: 我们可以通过增加更多的基本面指标来解决这个问题。这些指标包括但不限于公司的盈利能力、成长性、财务状况等。 -
Q: 如果我们的策略过于简单，会被市场上的其他投资者所利用怎么办？
A: 我们可以通过调整参数或者
如何进行量化策略实盘？
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select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
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