问财量化选股策略逻辑
竞价匹配量除以流通股排序：这是衡量股票市场活跃度的一个指标，如果该数值较高，说明市场参与度高，买卖意愿强烈，有利于股价的上涨。
涨幅小于5%：设定一个涨幅限制，避免选择短期内大幅度上涨的股票，而应该关注那些稳定且有潜力的股票。
昨天14到15点跌幅＞1.5%：这是为了筛选出昨天有过较大波动的股票，这类股票有可能出现反转的情况。
选股逻辑分析
以上三个条件都是基于基本面和技术面进行筛选的，可以有效降低买入风险。同时，这三个条件也有助于选出有潜力的股票。
有何风险？
但是，这样的策略也有一些风险。首先，过于依赖技术面可能会忽略公司的基本面情况，导致买入后股价下跌的风险。其次，过度关注短期波动可能会错过长期趋势的机会。
如何优化？
为了降低风险，我们可以将这三个条件结合起来，比如加入市盈率、市净率等基本面指标进行筛选，或者引入技术指标如MACD、RSI等来进行辅助判断。此外，我们还可以设置不同的止损位和止盈位，根据市场情况进行调整。
最终的选股逻辑
综合考虑公司的基本面情况、技术面情况以及市场情绪，筛选出具有投资价值并且风险较低的股票。
常见问题
问题一：为什么要在昨天14到15点设定跌幅大于1.5%这个条件？
答：这个条件主要是为了避免在买入时被高位套牢，因为昨天的大幅下跌可能预示着股价后期存在较大的回调风险。
问题二：如何设置止损位和止盈位？
答：止损位可以根据个人的风险承受能力来确定，一般建议设置在总成本的20%-30%之间；止盈位则可以根据目标收益和预期投资周期来确定，一般建议设置在总成本的2倍左右。
python代码参考
import pandas as pd
from talib import MA
def select_stock(df):
# 竞价匹配量除以流通股排序
df['match_ratio'] = df['Volume'] / df['Total_Matched']
# 涨幅小于5%
df['percentage_change'] = df['Close'] - df['Open'] / df['Open']
df['change_satisfied'] = df
## 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？
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