i问财量化选股-分时大单买入占比大于50、股价小于26、机构持股占流通股比例大于4%

问财量化选股策略逻辑

• 分时大单买入占比大于50%, 表示当前市场关注度较高，有可能吸引更多的投资者跟进。
• 股价<26, 表示目前价格低于市场平均水平，可能存在被低估的可能性。
• 机构持股占流通股比例>4%, 表示机构投资者较为看好该公司的长期发展潜力。

以上三个条件结合起来，可以筛选出当前具有较大投资价值的股票。

选股逻辑分析

然而，这个策略也存在一些风险：

1. 大单买入可能是主力资金拉高股价的一种手段，实际买入的资金量可能会低于实际的大单买入量。
2. 股价低于市场平均水平，可能存在市场预期过于悲观的风险，但同时也可能反映出公司的真实价值被低估。
3. 高比例的机构持股也可能带来较高的买入成本，如果后续股价下跌，可能会导致机构投资者遭受损失。

为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：

1. 在选择个股时，除了关注大单买入和机构持股的比例，还需要综合考虑公司的基本面情况、行业地位等因素。
2. 可以设置一个阈值，例如大单买入比例达到70%或者更高时才视为有效大单。
3. 可以设定一个时间窗口，例如在连续多日出现大单买入的情况下，才视为有效大单。
4. 可以设置一个价格上限，例如当股价超过一定水平时，不再视为低价股。

最终的选股逻辑

通过以上优化，我们可以得到一个更加合理和有效的选股策略：

• 大单买入占比大于70%, 表示当前市场关注度较高，有可能吸引更多的投资者跟进。
• 股价低于前五日收盘价平均值的5%，表示目前价格低于市场平均水平，可能存在被低估的可能性。
• 机构持股占流通股比例在2%-8%之间，表示机构投资者较为看好该公司的长期发展潜力。

常见问题

• 为什么选择股价低于前五日收盘价平均值的5%？
• 如何判断机构持股是否合理？
• 如果股价已经大幅上涨，但是机构持股仍然较高，是否说明公司存在潜在的投资机会？

python代码参考

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 定义选股规则
def select_stock(df):
    # 计算大单买入比例

## 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。