i问财量化选股-上周涨跌幅大于0、吸筹结束、分时换手率前二个

用户头像神盾局量子研究部
2023-10-30 发布

问财量化选股策略逻辑

根据您提供的信息,您的选股逻辑可以分为以下三个部分:

  1. 上周涨跌幅大于0: 这意味着该股票在过去一周内的价格走势良好。
  2. 吸筹结束: 这可能表示该股票已经完成了一轮上涨趋势,并且投资者开始卖出股票。
  3. 分时换手率前二个: 这可能意味着该股票在交易时段内被大量买卖。

选股逻辑分析

首先,我们需要确认这些条件是如何被应用到选股过程中的。例如,"上周涨跌幅大于0"可能是一个过滤器,只选择过去一周价格上涨的股票。然后,"吸筹结束"和"分时换手率前二个"可能是在确定了这些过滤器后,进一步筛选出符合要求的股票。

然而,我们也需要注意这些逻辑可能存在的风险。例如,"上周涨跌幅大于0"可能并不能完全反映出一个股票的真实价值,因为市场的短期波动可能会影响股票的价格。此外,"吸筹结束"和"分时换手率前二个"也可能无法准确地反映股票的投资价值,因为它们可能忽略了其他重要的因素,如公司的基本面、行业前景等。

如何优化?

为了更好地优化这个选股逻辑,我们可以考虑添加更多的条件或变量,以便更全面地了解股票的投资价值。例如,我们可以通过查看公司的财务报告、行业研究报告等来获取更多信息,然后将这些信息与我们的选股逻辑相结合。

最终的选股逻辑

综合考虑以上因素,我们建议采用以下的选股逻辑:

  1. 上周涨跌幅大于0。
  2. 吸筹结束(通过检查收盘价是否低于最高价或最低价)。
  3. 分时换手率前二个(通过计算实时成交额占总流通股的比例)。
  4. 公司基本面良好(包括但不限于盈利状况、负债水平、行业地位等)。
  5. 行业前景乐观(包括但不限于市场空间、竞争态势、政策环境等)。

常见问题

  1. 如何查看公司的财务报告?
  2. 如何查看行业研究报告?
  3. 如何判断股票的投资价值?
  4. 如何进行技术分析?

python代码参考

import pandas as pd

# 假设df是包含股票数据的pandas DataFrame
df['last_week_return'] = df['close'].pct_change() > 0

## 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。


    
收益&风险
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