问财量化选股策略逻辑
- 涨幅2%-7%: 这个条件主要是看股票的涨跌幅，筛选出近期表现较好的股票。
- 去掉新股与次新股: 新股和次新股由于上市时间较短，价格波动较大，不易把握投资机会。
- 删除创业版: 创业板公司风险较高，且整体估值偏高。
选股逻辑分析
这种策略的优点是简单易懂，能够快速选出涨幅较大的股票。但缺点也很明显，它忽略了其他影响股票价格的因素，如公司的基本面、行业地位等，只依赖于短期的股价表现。此外，由于选择的是涨幅较大的股票，可能会出现过度交易的问题，即投资者在股票价格上涨后买入，但在下跌后卖出，导致频繁交易而无法获取长期收益。
有何风险？
这种策略的风险主要包括市场风险、流动性风险和操作风险。首先，市场风险是指股市的波动性，如果股市整体下跌，即使选择的股票涨幅较大，也可能面临亏损。其次，流动性风险是指股票市场的买卖活跃程度，如果某些股票流动性较差，买入和卖出都会比较困难。最后，操作风险是指投资者的操作水平和决策能力，如果投资者不能正确理解股票的价格走势和投资机会，也可能导致亏损。
如何优化？
为了克服以上风险，可以考虑引入更多的因素来影响选股逻辑，如公司的基本面、行业地位、市盈率等，以便更全面地评估股票的投资价值。此外，也可以采用技术分析方法，如移动平均线、MACD等，来判断股票的趋势和买卖信号。
最终的选股逻辑
综合考虑股票的涨幅、基本面和市场状况，通过多因素分析和技术分析，选择出具有较好上涨潜力和较低风险的股票。
常见问题
- 为什么要去掉新股与次新股？
- 如何引入更多的因素来影响选股逻辑？
- 为何需要使用技术分析方法？
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 设置涨幅范围
upper_limit = df['Close'].quantile(0.98)
lower_limit = df['Close'].quantile(0.02)
# 筛选涨幅在2%-7%的股票
filtered_df = df[(df['Close'] > lower_limit) & (df['Close']
## 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。